一种基于智能家居的用户行为预测方法

• 作者: 沈苏彬 闫坤
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 智能家居 关联规则挖掘 Apriori算法 行为识别 行为预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.01.004

摘要

随着移动通信技术、物联网技术和传感器技术等的快速发展,智能家居行业发展迅速.由于人们生活水平的提高,对智能家居可以提供的智能服务需求正在增加.然而,现有的智能家居系统只能根据预设的控制方法和规则简单地重复运行,并且根据用户的日常生活习惯,不能随时提供满足其个性化需求的服务.试图为智能家居提供个性化服务,使智能家居的服务能够更加灵活、智能和人性化,报告了智能家居和关联规则挖掘的研究现状,对提高Apriori算法的效率进行了研究,设计了原型系统中的数据采集和预处理,网关以及行为识别和预测3个功能模块的总体实现方案.实验结果表明,采用关联规则数据挖掘的方法可以预测智能家居环境下用户未来的行为,同时基于散列技术的Apriori算法提高了智能家居下用户行为预测过程中的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈苏彬	南京邮电大学计算机学院	109	1687	14.0	39.0
2	闫坤	南京邮电大学计算机学院	1	2	1.0	1.0