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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明涉及一种基于时空数据驱动的智能家居服务管控方法，包括以下步骤：步骤S1:配置好概念实例与智能设备的映射关系，并构造具有时序能力的时序知识图谱；步骤S2:基于场景指定的时间间隔读取每个时刻下的设备状态，构建智能家居管控模型;步骤S3:根据智能家居管控模型，基于深度学习进行智能家居服务管控。本发明实现无需用户干预的智能化、无感化智能家居服务管控。

主权项：1.一种基于时空数据驱动的智能家居服务管控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:配置好概念实例与智能设备的映射关系，并构造具有时序能力的时序知识图谱；步骤S2:基于场景指定的时间间隔读取每个时刻下的设备状态，构建智能家居管控模型；步骤S3:根据智能家居管控模型，基于深度学习进行智能家居服务管控；知识图谱定义为KG：KG＝{xi,ri,j,xj|xi,xj∈E,ri,j∈R,i≠j}E＝U∪S∪L∪C∪DR＝{Effect,Locate,Sense,Provide}其中E是所有类型实例的集合，包含设备D、位置L、用户U、服务S、环境C五个类别；R是关系的集合，包括影响、位于、感知和提供；具有时序能力的时序知识图谱为具有时间标签的知识图谱流，即知识图谱在给定时间段{T1,…,Tn}内时间间隔为ΔT的状态集合，每个时间点的数据包括该时间点的知识图谱状态KGk和时间标签tk，具体为：TKG＝{tk,KGk|T1≤tk≤Tn,tk+1＝tk+ΔT}；所述位置是指智能家居环境中的具体区域，包含区域的物理位置信息，其他实例都可以关联到具体的位置，表明其作用范围或者活动范围在具体的位置上；所述设备是对具体智能家居设备的抽象，每个设备实例包含设备名称、设备位置、设备状态和设备所能提供的功能信息；所述用户是对智能家居中的服务目标，每个用户实例包含用户的用户名称UName和用户的位置信息LName，定义为user＝＜UName,LName＞，用户的集合定义为U；所述环境是人能够感知到的具体的环境状态，包括温度、湿度、亮度，包含该环境绑定的用户和地点信息，定义为context＝＜UName,LName,CType,CValue＞，环境的集合定义为C；每个环境实例能够与具体的用户和位置关联，表达该用户在某个位置感知某个环境状态；所述服务是设备功能的抽象，一个设备对应多个服务，服务的定义为service＝＜DName,LName,CType,Effect,Status,SValue＞，服务的集合定义为S；每个服务能够对相应的环境产生影响，运行时知识图谱通过控制服务来间接的控制对应的设备，从而实现对各种异构设备的统一控制；所述智能家居管控模型基于时序知识图谱模型构建，具体为：首先从TKG中抽取t时刻的知识图谱KGt：KGt＝{xi,ri,j,xj|xi,xj∈Et,ri,j∈Rt,i≠j}从KGt中取出每个用户uu∈Et∧u.Type＝"User"，将用户u在t时刻所能感知到的Context子集定义为 其中w为用户所关心的环境状态数量，任意两个ctx的类型不相同；在中描述的环境状态是智能家居环境中的部分环境状态，是特定用户在指定时间点所感知到的环境状态属性值，而非整个智能家居场景的环境状态值；基于得到在时间点t能够对中的Context实例产生影响的Service实例子集 依据的定义，能够对产生影响等价于对用户所能感知的环境产生影响，即在t时刻能够为用户提供服务的服务实例，也就是我们所要控制的服务对象。

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