用于智能设备联动推荐的方法、装置及系统与流程

1.本发明实施例涉及智能技术领域，特别涉及一种用于智能设备联动推荐的方法。本发明一个或者多个实施例同时涉及一种用于智能设备联动推荐的装置，一种用于智能设备联动推荐的系统，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着智能技术的发展，越来越多的智能设备不断出现，例如扫地机器人、空气净化机、智能门锁、智能吸顶灯、智能窗帘、智能床头灯等等。智能技术给用户带来了更舒适、便捷、安全、健康的体验。
3.基于智能技术，智能设备能够让用户设置智能设备之间的联动场景。例如，清洁机器人可以根据用户设置的联动场景，被其他智能设备某个功能联动操控。但是，用户在使用智能设备过程中，可能会忽略一些使用习惯，自己难以发现或不够及时的发现智能设备之间的联动性，给用户使用带来不便。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明施例提供了一种用于智能设备联动推荐的方法。本发明一个或者多个实施例同时涉及一种用于智能设备联动推荐的装置，一种用于智能设备联动推荐的系统，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
5.根据本发明实施例的第一方面，提供了一种用于智能设备联动推荐的方法，包括：获取智能设备的历史行为数据；利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；生成联动场景推荐信息。
6.根据本发明实施例的第二方面，提供了一种用于智能设备联动推荐的装置，包括：历史数据获取模块，获取智能设备的历史行为数据。场景挖掘模块，利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景。推荐生成模块，生成联动场景推荐信息。
7.根据本发明实施例的第三方面，提供了一种用于智能设备联动推荐的系统，包括：推荐端，获取智能设备的历史行为数据；利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；生成联动场景推荐信息；将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备。用户端和/或对应的智能设备，接收所述联动场景推荐信息。
8.根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：获取智能设备的历史行为数据；利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；生成联动场景推荐信息。
9.根据本发明实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本发明任意实施例所述用于智能设备联动推荐的方法的步骤。
10.本发明一个实施例提供了用于智能设备联动推荐的方法，由于该方法获取智能设
备的历史行为数据，利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景，生成联动场景推荐信息，因此，该方法基于智能设备的历史行为数据及时捕捉智能设备间的联动场景并主动生成联动场景推荐信息给用户，帮助用户及时发现智能设备之间的联动性，给用户使用带来便利，提升了用户体验。
附图说明
11.图1是本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的方法的流程图；
12.图2是本发明一个实施例提供的智能联动功能标签库示意图；
13.图3是本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的方法的处理过程流程图；
14.图4是本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的装置的结构示意图；
15.图5是本发明另一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的装置的结构示意图；
16.图6是本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的系统的结构示意图；
17.图7是本发明一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
18.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
19.在本发明一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明一个或多个实施例。在本发明一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本发明一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
20.应当理解，尽管在本发明一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
21.首先，对本发明一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
22.联动场景，可以包括如可联动的智能设备的描述、可联动的智能设备之间联动关系的描述、联动功能有关的参数、数据等。
23.在本发明中，提供了一种用于智能设备联动推荐的方法，本发明同时涉及一种用于智能设备联动推荐的装置，一种用于智能设备联动推荐的系统，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
24.图1示出了根据本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的方法的流
程图，包括步骤102至步骤106。
25.步骤102：获取智能设备的历史行为数据。
26.步骤104：利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景。
27.步骤106：生成联动场景推荐信息。
28.由于该方法获取智能设备的历史行为数据，利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景，生成联动场景推荐信息，因此，本发明的方法基于智能设备的历史行为数据及时捕捉智能设备间的联动场景并推荐给用户，帮助用户及时发现智能设备之间的联动性，给用户使用带来便利，提升了用户体验。
29.需要说明的是，本发明实施例对所述方法的应用场景并不进行限制。例如，所述用于智能设备联动推荐的方法可以应用于智能家居环境的服务器，由服务器主动挖掘如智能家居管家、扫地机器人、智能门锁等智能家居设备之间的联动场景，并生成联动场景推荐信息。假设在某上班族用户的家居环境中存在智能门锁与扫地机器人两个智能设备。根据本发明实施例提供的方法，服务器利用历史行为数据的挖掘发现，每周工作日内，有两到三天，在早晨上班前后用户都会启用扫地机器人进行清扫，该清扫行为与智能门锁关闭的行为在时间上的匹配度最高，从而挖掘出了“早晨，智能门锁关闭时间段6:00-9:00，联动启动清洁机器人清洁”的联动场景，进而生成联动场景推荐信息给用户。可以理解的是，该实施场景仅用于对本发明实施例提供的方法进行示意性说明，而不构成对所述方法的限制。
30.可以理解的是，本发明实施例对需要获取的历史行为数据的类型以及获取方式并不进行限制，具体可以根据实施场景以及智能设备自身的需要进行设置。例如，可以由服务器通过物联网采集智能设备的历史行为数据。例如，历史行为数据可以包括：智能设备的运行日志数据、用户操作所述智能设备的用户操作数据、智能设备之间触发行为的运行数据、智能设备运行时所在环境的环境数据中的一个或多个。
31.由于智能设备的运行日志数据、用户操作数据、智能设备之间触发行为的运行数据、智能设备运行时所在环境的环境数据能够体现出用户的使用习惯的特征，因此，从中挖掘智能设备之间的联动场景，能够更加符合用户的需求，实现更加准确地推荐。
32.下面，对智能设备的运行日志数据、用户操作所述智能设备的用户操作数据、智能设备之间触发行为的运行数据、智能设备运行时所在环境的环境数据分别进行示例性说明：
33.例如，在扫地机器人的实施场景中，采集的智能设备的运行日志数据可以包括：扫地机器人的清扫、拖地、区域清扫、构建家庭清扫地图等运行日志数据。
34.例如，在获取智能设备的用户操作数据的实施例中，可以获取用户使用客户端连接和操控智能家居设备等终端时产生的操作日志数据。
35.例如，可以由服务器通过授权统一的物联网系统采集智能设备(如：扫地机器人、擦窗机器人、空气净化机器人、天猫精灵、智能门锁等)之间的触发行为的记录。例如，采集到的智能设备之间的触发行为的记录包括：在工作日早晨7点-8点期间关门后10分钟，智能门锁触发扫地机器人进行清洁；周末下午扫地机器人工作完成后，扫地机器人触发擦窗机器人工作；在厨房区域，当智能油烟机关闭之后15分钟，智能油烟机触发扫地机器人进行厨房区域的清扫等等。
36.例如，可以采集不同时间段用户家庭的人流量、采集用户家庭所在地不同时间段
内的天气信息，如空气质量等级、风力等级和空气中的灰尘含量等等环境数据。所述环境数据可以由存在联动需要的智能设备采集，也可以由其他任意设备采集。将环境数据加入历史行为数据进行联动场景的挖掘，能够使挖掘出的联动场景更加符合用户需要。例如，在环境数据显示室内空气质量差、pm10颗粒物高时，用户清洁需求预警，在这种情况下可以挖掘出对清洁机器人的联动场景。
37.本发明实施例提供的方法，对挖掘所采用的算法并不进行限制。例如，可以将所述历史行为数据处理得到指标数据；利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法，对所述指标数据进行分析以挖掘智能设备之间的联动场景。在该实施例中，由于将历史行为数据处理得到便于分析的指标数据，从而能够利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法进行联动场景的挖掘。
38.其中，历史行为数据的处理，可以利用统计学的方法来处理。例如，可以将收集到的历史行为数据进行基于统计学的分析，得到可量化、可衡量的指标数据，进而基于该指标数据利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法分析探测出用户的习惯偏好与需求，挖掘得到联动场景。
39.下面，以扫地机器人的运行日志数据为例，对处理得到指标数据进而分析得到联动场景的过程进行示例性说明：
40.例如：扫地机器人的运行日志数据经过统计可以得到如：清扫频率、拖地频率、使用时间段、是否工作日、清扫地图区域类型占比等统计数据。经过对这些统计数据的分析，以得到可量化、可衡量的指标数据。例如：对一些频率或比率类型的统计数据，可以按照“0-1”之间的数值预先划分得到若干段范围，以统计数据落入的范围来表示频率或比率类型的指标数据；一些判断型的统计数据，可以以是或否来表示指标数据；一些时间型的统计数据，可以按照预先划分的若干段时间范围，以统计数据落入的时间范围来表示时间类型的指标数据，等等。
41.例如，对于扫地机器人的运行日志数据，可以按照以下方式划分的范围来量化得到更加易于分析的指标数据：
42.清扫频率(0-1)，1，0.9-1，0.8-0.9，0.6-0.8，0.4-0.6，0.2-0.4，0-0.2；
43.拖地频率(0-1)：1，0.9-1，0.8-0.9，0.6-0.8，0.4-0.6，0.2-0.4，0-0.2；
44.清扫(拖地)时间段(0:00-24:00)：0:00-6:00，6:00-9:00，9:00-11:00，11:00-13:00，13:00-17:00，17:00-19:00，19:00-21:00，21:00-24:00；
45.是否工作日：是，否；
46.清扫地图区域类型占比(不同区域清扫次数/总清扫次数)：0-0.2，0.2-0.4，0.4-0.6，0.8-1。
47.通过上述指标数据的示例可见，扫地机器人的运行日志数据经过处理可以得到：清扫频率、拖地频率、清扫(拖地)时间段、清扫地图区域类型等方面特征的指标数据。基于这些指标数据，可以结合实施环境中的业务规则进行分析，进而挖掘出用户与联动场景有关的需求、偏好。
48.例如，清扫地图区域类型占比越大的情况下，扫地机器人在该区域被联动的需求越大。可以在业务规则算法中预设清扫地图区域类型占比的阈值，将超过该阈值的区域作为需要被联动的区域，从而挖掘出在该区域可联动的智能设备的联动场景。再例如，在某个
时间段清扫频率越高的情况下，扫地机器人在该时间段被联动的需求越大。可以在业务规则算法中预设查找清扫频率最高的时间段的规则，从而挖掘出在该时间段可联动的智能设备的联动场景，等等。
49.再例如，利用上述扫地机器人清扫时间段的数据，可以将时间按照如下范围来分析，根据使用时间段落入的范围来量化使用时间段的值：使用时间段(0:00-24:00)：0:00-6:00，6:00-9:00，9:00-11:00，11:00-13:00，13:00-17:00，17:00-19:00，19:00-21:00，21:00-24:00。在得到不同智能设备经常被使用的时间段之后，可以根据智能设备之间使用时间段的匹配情况来挖掘联动场景。例如，如果在某个时间内需要进行扫地机清洁，且这时候某个智能设备如智能灯经常被使用，则可以挖掘出由智能灯联动控制扫地机的联动场景。
50.下面，以不同智能设备触发扫地机器人的触发行为的运行数据为例，对处理得到指标数据进而分析得到联动场景的过程进行示例性说明：
51.例如，不同智能设备触发扫地机器人的清扫/拖地次数，可以按照以下方式划分的范围来分析，根据统计数据落入的范围来量化触发次数占比的值：
52.不同智能设备触发扫地机器人的清扫次数占比(即不同智能设备触发扫地机器人的清扫次数/扫地机器人的使用清扫次数)：0-0.2，0.2-0.4，0.4-0.6，0.8-1；
53.不同智能设备触发清洁机器人拖地次数占比(即不同智能设备触发清洁机器人的拖地次数/清洁机器人的使用拖地次数)：0-0.2，0.2-0.4，0.4-0.6，0.8-1。
54.通过上述触发次数占比的示例可见，不同智能设备触发扫地机器人的清扫次数占比、不同智能设备触发清洁机器人拖地次数占比，占比越大，对应使用该智能设备触发扫地机器人清扫或清洁机器人拖地的偏好越大。例如，可以在业务规则算法中预设触发次数占比的阈值，将超过该阈值的触发次数占比的智能设备作为与扫地机器人或清洁机器人联动的设备，或者，可以在业务规则算法中设置查找触发次数占比最高的查找规则，将查找到的触发次数占比最高的智能设备作为与扫地机器人或清洁机器人联动的设备，从而挖掘出相应的联动场景。
55.可以理解的是，上述挖掘联动场景的实施例仅用于对本发明实施例提供的方法进行示例性说明，在实际应用中，可以根据应用场景的需要，将体现出用户偏好的各种类型的数据综合地结合算法来分析，挖掘出相应的联动场景。例如，以扫地机器人和智能门锁为例，可以结合清扫频次占比、使用时间段匹配情况来挖掘联动场景。如，某上班族用户，家中有智能门锁与扫地机器人通过物联网联通。在工作日期间，每周有两到三天，在早晨上班前后都会启用扫地机器人进行清扫，清扫频次为每周2-3次，使用时间段为工作日早晨上班前后，智能门锁的使用时间段为上班前。根据智能门锁与扫地机器人使用时间段的匹配度最高，以及清扫频次这项指标数据体现出的用户清扫习惯，可以挖掘出的联动场景为：以2天一次的频率，智能门锁使用时间段6:00-9:00，由智能门锁的关闭联动控制启动扫地机器人清扫。
56.为了解决智能设备功能的更新迭代、而用户不一定能主动地及时发现新联动功能的问题，本发明一个或多个实施例中，所述方法还包括：响应于智能设备的更新功能，根据更新的功能和所述历史行为数据挖掘智能设备之间的联动场景；生成联动场景推荐信息。
57.具体地，例如，可以预先建立智能联动功能标签库，该智能联动功能标签库与智能设备连接，智能联动功能标签库可以响应于智能设备更新功能，捕捉更新的功能，根据更新
的功能和所述历史行为数据挖掘智能设备之间的联动场景，生成联动场景推荐信息给用户。
58.以通过物联网智能联通的扫地机器人、智能门锁、智能灯为例，如图2所示的智能联动功能标签库，其中记录了用户的扫地机器人、智能门锁、智能灯中的一些联动功能的标签。例如：标签1对应的联动功能为：智能门锁的“关闭”功能可控制扫地机器人的清扫行为，标签2对应的联动功能为：智能门锁的特定按钮的使用可控制扫地机的拖地行为，标签3对应的联动功能为：智能灯的“熄灯”功能可控制扫地机器人的回充行为，标签4对应的联动功能为：智能灯的开灯可控制扫地机的清扫行为。根据获取的历史行为数据可知用户自己设定的是：晚上23点之后关闭家中的智能灯后，若扫地机器人还在工作，需停止工作回去充电。由于环境漆黑使扫地机的智能避障功能敏锐，导致小告警故障。根据这些告警故障，智能灯上线了灯光亮度降低一半的新功能，结合上述历史行为数据，可以挖掘出灯光亮度降低一半控制扫地机回充电座充电的联动功能。智能联动功能标签库可以响应于智能灯上线的该联动功能，生成联动场景推荐信息给用户。另外，在用户同意之后，还可以产生新的标签对应新增的联动功能项，及时扩充到标签库中。可见，上述实施例可以结合智能设备的历史行为挖掘联动场景，能及时捕捉更适合用户的智能联动功能。
59.可以理解的是，在某些场景中，如果某一智能设备足以支持大数据运算的情况下，所述方法也可以直接应用于能支持大数据运算的智能设备，由该智能设备根据所有智能设备的历史行为挖掘新的联动场景。
60.本发明一个或多个实施例中，服务器在挖掘出新的联动场景后，生成对应的联动场景配置信息，并将生成的联动场景配置信息直接发送给对应的智能设备使其执行对应的联动行为。
61.本发明另一个或多个实施例中，服务器在挖掘出新的联动场景后，生成对应的联动场景推荐信息，在联动场景推荐信息生成之后，服务器将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备。例如，在所述方法应用于服务器的实施场景中，可以由服务器将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备；或者，服务器将联动场景推荐信息发送给用户端，再由用户端将联动场景推荐信息发送给对应的智能设备。之后由用户端或者智能设备提供的人机接口向用户展示自己生成的联动场景推荐信息。
62.下面，对服务器生成联动场景推荐信息之后，按照用户实际需要使智能设备执行联动行为的实施方式进行示例性说明：
63.例如，为了达到更好的用户体验，本发明一个或多个实施例中，在将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备之后，还可以包括：判断被推荐的联动场景是否被同意执行；如果同意，生成所述联动场景的联动配置信息；将所述联动场景的联动配置信息发送给对应的智能设备或将所述联动场景的联动配置信息发送给用户端，由用户端发送给对应的智能设备，使所述智能设备执行所述联动场景对应的联动行为。用户可以根据联动场景推荐信息按需关闭或保持联动，本发明对此并不进行限制。
64.再例如，为了使智能设备成功完成联动，服务器在智能设备执行对应的联动行为之前，可以对智能设备是否满足联动条件进行判断。例如，智能设备可以在满足联动条件的情况下，执行对应的联动行为。具体地，例如，所述方法还可以包括：判断所述联动场景中的智能设备是否满足联动条件。所述联动条件可以是在挖掘出联动场景之后，根据联动场景
自动生成的。例如，可以根据智能设备在联动场景下运行参数和/或环境参数的需要，自动生成对运行参数和/或环境参数进行相应判断的联动条件。在实际获取智能设备当下的运行参数和/或环境参数后，可以将实际的运行参数和/或环境参数与联动条件进行比对来判断是否满足联动条件。如果不满足联动条件，还可以将所述智能设备不满足联动条件的原因发送给用户。例如，可以由服务器将原因发送给用户端，也可以由智能设备将不满足联动条件的原因发送给用户端，本发明对此并不进行限制。当用户在获知不满足联动条件的原因后，可以选择手动更改配置以完成联动，也可以选择放弃该联动场景。
65.另外，还可以将联动场景需要被同意以及判断联动条件的两个实施例进行结合。例如，服务器可以将联动场景推荐信息发送给用户端，询问用户是否同意，在用户同意之后，再对智能设备是否满足联动条件进行判断，在满足的情况下，智能设备执行对应的联动行为。
66.在另一些实施例中，用户可以在收到联动场景推荐信息以及联动场景的联动配置信息之后，可以根据自身实际的需求手动修改自动生成的联动配置信息，从而对推荐的联动场景进行局部的更改，使更改后的联动场景以更符合用户实际的需求。具体地，例如，在将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备之后，还包括：接收针对所述联动场景更改的联动配置信息；将所述更改的联动配置信息发送给对应的智能设备，使所述智能设备基于所述更改的联动配置信息执行联动行为。其中，所述更改的联动配置信息的具体内容可以是用户根据应用场景自动生成的联动配置信息而做出的相关更改，如对运行的智能设备、运行参数和/或环境参数等信息的更改。
67.需要说明的是，本发明实施例提供的方法对更改联动配置信息的实施方式不限，下面以一些实施方式为例进行说明：
68.例如，结合联动场景需要被同意以及判断联动条件的实施例，服务器可以在用户同意该联动场景的情况下，将联动场景的联动配置信息发送给用户端，用户根据不满足联动条件的原因或者自己实际的需求，对联动场景的联动配置信息进行更改。
69.再例如，结合联动场景需要被同意的实施例，服务器可以将联动场景推荐信息以及联动配置信息同时发送给用户端，用户可以在同意之前自行更改联动配置信息。
70.又例如，服务器将联动场景推荐信息以及联动配置信息同时发送给用户端之后，用户自行决定更改联动配置信息。
71.需要说明的是，更改的联动配置信息可以经由服务器发送给对应的智能设备，也可以由用户端直接发送给对应的智能设备，本发明实施例对此并不进行限制。
72.为了自适应地完善用于智能设备联动推荐的方法，所述方法还可以包括：判断所述智能设备执行所述联动场景对应的联动行为是否成功；如果未成功，将所述联动场景的失败信息发送给用户端和/或服务器。所述失败信息可以包括故障设备、故障原因等信息。例如，若联动场景内存在无法执行联动指令的智能设备，则将无法执行联动的智能设备确定为故障设备，将其故障信息发送至服务器，以便服务器对故障进行处理或者进行联动条件的修改。
73.可以理解的是，本发明实施例提供的方法，可以根据联动场景生成的联动配置信息来控制智能设备执行联动行为。下面，对可能的几种实施方式进行示例性说明：
74.例如，一个或多个实例中，可以由智能设备联动的推荐端，也即应用了本发明实施
例提供的方法的服务器生成联动场景对应的联动配置信息，将该联动配置信息发送给智能设备，使其执行对应的联动行为。另外，所述推荐端也可以是联动场景中两个或两个以上联动的智能设备之中的任一智能设备，也可以是用于控制智能设备的用户端如手机app。
75.再例如，一个或多个实施例中，可以由推荐端将联动场景的联动配置信息发送给用户端，用户可以在用户端上选择是否同意配置该联动场景，在同意之后，用户端将联动场景的联动配置信息发送给智能设备。
76.下述结合附图3，以结合了上述多个实施例的用于智能设备联动推荐的方法在智能家居环境的应用为例，对所述用于智能设备联动推荐的方法进行进一步说明。其中，图3示出了本发明一个实施例提供的一种用于智能设备联动推荐的方法的处理过程流程图，具体步骤包括步骤302至步骤336。
77.步骤302：获取智能家居设备的运行数据、用户操作数据、智能设备之间触发行为的运行数据、智能设备运行时所在环境的环境数据中的一个或多个。
78.步骤304：将上述数据处理得到指标数据。
79.步骤306：利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法，对所述指标数据进行智能设备之间的联动场景的挖掘，生成联动场景推荐信息。
80.步骤308：将所述联动场景推荐信息发送给用户端。
81.步骤310：判断用户是否在智能家居设备上同意建立被推荐的联动场景。
82.步骤312：如果同意，按推荐的联动场景搜寻可添加的智能家居设备。
83.步骤314：通过智能家居设备的网络配置，添加搜寻到的智能家居设备。
84.步骤316：获取智能家居设备的运行参数以及智能家居设备采集的环境数据。
85.步骤318：根据获取的运行参数以及环境数据，判断添加的智能家居设备是否满足联动条件。如果满足，执行步骤320-步骤324；如果不满足，执行步骤326。
86.步骤320：根据推荐的联动场景，生成对应的联动配置信息。
87.步骤322：将联动配置信息发送给智能家居设备。
88.步骤324：智能家居设备执行联动配置信息对应的联动行为。
89.步骤326：将所述智能家居设备不满足联动条件的原因发送给用户。判断用户是否需要对所述联动场景进行更改，如果用户选择对所述联动场景进行更改，则执行步骤328-步骤330。
90.步骤328：服务器接收用户针对所述联动场景更改的联动配置信息。
91.步骤330：服务器将更改的联动配置信息发送给对应的智能设备，使所述智能家居设备执行联动配置信息对应的联动行为。
92.步骤332：判断所述智能家居设备执行的联动行为是否成功。
93.步骤334：如果未成功，将未成功的智能家居设备确定为故障设备，将对应的故障信息发送至服务器，以便服务器进行故障处理或对联动条件进行修改。
94.步骤336：如果成功，继续收集智能家居设备的运行数据、用户操作数据、以及家居环境的环境数据，补充到历史行为数据中，完善与更新指标数据，以便更好的挖掘联动场景。
95.通过上述实施例可见，本发明针对用户在使用智能家居设备过程中，忽略的使用习惯、未发现或未及时发现的智能家居设备之间的联动性新功能的问题，通过对智能家居
设备的运行数据、用户操作数据及环境数据进行分析，洞察智能家居场景中用户的偏好与需求，及时捕捉智能家居设备间联动功能，自主构建联动智能家居设备的联动场景，推荐至用户，从而实现智能联动智能家居设备，提升用户体验。
96.与上述方法实施例相对应，本发明还提供了用于智能设备联动推荐的装置实施例，图4示出了本发明一个实施例提供的一种智能设备联动的装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：历史数据获取模块402、场景挖掘模块404及推荐生成模块406。
97.该历史数据获取模块402，获取智能设备的历史行为数据。
98.该场景挖掘模块404，利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景。
99.该推荐生成模块406，生成联动场景推荐信息。
100.由于该装置获取智能设备的历史行为数据，利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景，生成联动场景推荐信息，因此，本发明的装置基于智能设备的历史行为数据及时捕捉智能设备间的联动场景并推荐给用户，帮助用户及时发现智能设备之间的联动性，给用户使用带来便利，提升了用户体验。
101.为了使本发明实施例提供的装置更加易于理解，下面对所述装置的所述历史数据获取模块402进行示例性说明。
102.本发明一个或多个实施例中，所述历史数据获取模块402，获取智能设备的运行日志数据、用户操作所述智能设备的用户操作数据、智能设备之间触发行为的运行数据、智能设备运行时所在环境的环境数据中的一个或多个。由于这些历史行为数据能够体现出用户的使用习惯的特征，因此，从中挖掘智能设备之间的联动场景，能够更加符合用户的需求，实现更加准确地推荐。
103.本发明实施例提供的装置，对挖掘所采用的算法并不进行限制。例如，如图5所示的本发明另一个实施例提供的一种智能设备联动的装置的结构示意图，所述场景挖掘模块404，可以包括：数据处理子模块4042及算法挖掘子模块4046。
104.该数据处理子模块4042，将所述历史行为数据处理得到指标数据。
105.该算法挖掘子模块4046，利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法，对所述指标数据进行分析以挖掘智能设备之间的联动场景。
106.其中，历史行为数据的处理，可以利用统计学的方法来处理。例如，可以将收集到的历史行为数据进行基于统计学的分析，得到可量化、可衡量的指标数据，进而基于该指标数据利用预设的机器学习算法和/或业务规则算法分析探测出用户的习惯偏好与需求，挖掘得到联动场景。
107.为了解决智能设备功能的更新迭代、而用户不一定能主动地及时发现新联动功能的问题，本发明一个或多个实施例中，如图5所示，所述装置还可以包括：新功能响应模块408，响应于智能设备的更新功能，根据更新的功能和所述历史行为数据挖掘智能设备之间的联动场景。相应地，所述推荐生成模块406，根据该更新的功能对应的联动场景生成联动场景推荐信息。
108.本发明一个或多个实施例中，如图5所示，所述装置还可以包括：推荐发送模块430，将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备。
109.例如，为了达到更好的用户体验，如图5所示，所述装置还可以包括：同意判断模块410、配置生成模块412及配置发送模块413。
110.该同意判断模块410，在所述推荐发送模块430将联动场景推荐信息发送给用户端和/或对应的智能设备之后，判断被推荐的联动场景是否被同意执行。
111.该配置生成模块412，如果所述同意判断模块410判定为同意，生成所述联动场景的联动配置信息。
112.该配置发送模块413，将所述联动场景的联动配置信息发送给对应的智能设备或将所述联动场景的联动配置信息发送给用户端，由用户端发送给对应的智能设备，使所述智能设备执行所述联动场景对应的联动行为。
113.为了使智能设备成功完成联动，本发明实施例提供的装置还可以包括：联动条件判断模块414，判断所述联动场景中的智能设备是否满足联动条件。
114.另外，如果不满足联动条件，还可以将所述智能设备不满足联动条件的原因发送给用户端。用户在获知不满足联动条件的原因后，可以手动配置以完成联动。具体地，例如，所述装置还可以包括：信息发送模块416，如果所述联动条件判断模块414判定为不满足，将所述智能设备不满足联动条件的原因发送给用户端。
115.在另一些实施例中，用户可以在收到联动场景推荐信息以及联动场景的联动配置信息之后，根据自身实际的需要手动修改自动生成的联动配置信息以协助完成联动。具体地，如图5所示，该装置还可以包括：更改配置接收模块418及更改配置发送模块420。
116.更改配置接收模块418，接收用户针对所述联动场景更改的联动配置信息。
117.更改配置发送模块420，将所述更改的联动配置信息发送给对应的智能设备，使所述智能设备基于所述更改的联动配置信息执行联动行为。
118.为了自适应地完善用于智能设备联动推荐的装置，所述装置还可以包括：联动行为判断模块422及失败信息发送模块424。
119.联动行为判断模块422，判断所述智能设备执行所述联动场景对应的联动行为是否成功。
120.失败信息发送模块424，如果所述联动行为判断模块422判定为未成功，将所述联动场景的失败信息发送给用户端和/或服务器。
121.在本发明提供的装置应用于智能家居场景的情况下，针对用户在使用智能家居设备过程中，忽略的使用习惯、未发现或未及时发现的智能家居设备之间的联动性新功能的问题，通过对智能家居设备的运行数据、用户操作数据及环境数据进行分析，洞察智能家居场景中用户的偏好与需求，及时捕捉智能家居设备间联动功能，自主构建联动智能家居设备的联动场景，推荐至用户，从而实现智能联动智能家居设备，提升用户体验。
122.上述为本实施例的一种用于智能设备联动推荐的装置的示意性方案。需要说明的是，该用于智能设备联动推荐的装置的技术方案与上述的用于智能设备联动推荐的方法的技术方案属于同一构思，用于智能设备联动推荐的装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述用于智能设备联动推荐的方法的技术方案的描述。
123.与上述方法实施例相对应，本发明还提供了用于智能设备联动推荐的系统实施例，图6示出了本发明一个实施例提供的一种智能设备联动的系统的结构示意图。如图6所示，该系统包括：
124.推荐端602，获取智能设备的历史行为数据；利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；生成联动场景推荐信息；将所述联动场景推荐信息发送给用户端和/或
对应的智能设备。
125.用户端604和/或对应的智能设备605，接收所述联动场景推荐信息。
126.例如，推荐端602可以可以被配置为响应于被推荐的联动场景被同意执行，生成所述联动场景的联动配置信息，将联动配置信息发送给用户端604和/或对应的智能设备605，智能设备605可以根据联动配置信息执行对应的联动行为。
127.可以理解的是，智能设备605可以包括联动场景中的一个或多个具有联动关系的智能设备。例如，在图6中，以服务器示意推荐端602，以手机示意用户端604，以扫地机和智能灯来示意智能设备605。推荐端602在发送联动场景推荐信息和/或联动配置信息时，发送给不同设备的信息内容可以根据对方的需要略有不同，但其作用都是用于实现联动场景的构建。
128.图7示出了根据本发明一个实施例提供的一种计算设备700的结构框图。该计算设备700的部件包括但不限于存储器710和处理器720。处理器720与存储器710通过总线730相连接，数据库750用于保存数据。
129.计算设备700还包括接入设备740，接入设备740使得计算设备700能够经由一个或多个网络760通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn)、局域网(lan)、广域网(wan)、个域网(pan)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备740可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan)无线接口、全球微波互联接入(wi-max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc)接口，等等。
130.在本发明的一个实施例中，计算设备700的上述部件以及图7中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图7所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本发明范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
131.计算设备700可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备700还可以是移动式或静止式的服务器。
132.其中，处理器720用于执行如下计算机可执行指令：
133.获取智能设备的历史行为数据；
134.利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；
135.生成联动场景推荐信息。
136.上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的用于智能设备联动推荐的方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述用于智能设备联动推荐的方法的技术方案的描述。
137.本发明一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时以用于：
138.获取智能设备的历史行为数据；
139.利用所述历史行为数据，挖掘智能设备之间的联动场景；
140.生成联动场景推荐信息。
141.上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的用于智能设备联动推荐的方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述用于智能设备联动推荐的方法的技术方案的描述。
142.上述对本发明特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
143.所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
144.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明实施例所必须的。
145.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
146.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本发明实施例的内容，可作很多的修改和变化。本发明选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。