设备推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能设备技术领域，尤其涉及一种设备推荐方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术和产业的发展，接入互联网的各种服务呈指数级上升，用户面临海量的信息，传统的搜索方式只能呈现给用户相同设备的排序结果，无法针对不同用户的需求推荐相应的设备。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种设备推荐方法、装置、设备及存储介质，用以解决无法精准向用户推荐设备的问题。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种设备推荐方法，包括：
5.获取各个智能设备的属性和运行参数；
6.将所述运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备；
7.根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找所述第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识；
8.根据所述第二智能设备的标识，生成推荐结果。
9.可选地，所述运行参数包括在预设时间段内所述各个智能设备的运行次数；
10.所述将所述运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，包括：
11.将所述运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为所述第一智能设备。
12.可选地，所述第一智能设备的数量为至少两个；
13.所述根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找所述第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，包括：
14.将对应的所述第一智能设备的数量最多的属性，作为目标属性；
15.根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
16.可选地，所述运行参数还包括位置指示信息、季节指示信息和运行模式中的至少一个；
17.所述根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找所述第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，包括：
18.根据所述运行参数，从所述第一智能设备的属性中确定目标属性；
19.根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
20.可选地，所述根据所述第二智能设备的标识，生成推荐结果，包括：
21.将所述第二智能设备中除所述各个智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备；
22.根据所述第三智能设备的标识，生成推荐结果。
23.可选地，所述根据所述第三智能设备的标识，生成推荐结果，包括：
24.将所述第三智能设备的标识按照对应的属性的数量从大到小的顺序进行排序，获得排序结果；
25.根据所述排序结果，生成推荐结果。
26.可选地，根据所述排序结果，生成推荐结果，包括：
27.将排序结果中的前n个所述第三智能设备的标识，作为所述推荐结果，其中，n大于或等于1。
28.第二方面，本技术实施例提供了一种设备推荐装置，包括：
29.获取模块，用于获取各个智能设备的属性和运行参数；
30.第一处理模块，用于将所述运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备；
31.查找模块，用于根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找所述第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识；
32.第二处理模块，用于根据所述第二智能设备的标识，生成推荐结果。
33.可选地，所述运行参数包括在预设时间段内所述各个智能设备的运行次数；
34.所述第一处理模块，还用于将所述运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为所述第一智能设备。
35.可选地，所述第一智能设备的数量为至少两个；
36.所述查找模块包括选取子模块和第一查找子模块；
37.所述选取子模块，用于将对应的所述第一智能设备的数量最多的属性，作为目标属性；
38.所述第一查找子模块，用于根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
39.可选地，所述运行参数还包括位置指示信息、季节指示信息和运行模式中的至少一个；
40.所述查找模块包括确定子模块和第二查找子模块；
41.所述确定子模块，用于根据所述运行参数，从所述第一智能设备的属性中确定目标属性；
42.所述第二查找子模块，用于根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
43.可选地，所述第二处理模块包括处理子模块和生成子模块；
44.所述处理子模块，用于将所述第二智能设备中除所述各个智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备；
45.所述生成子模块，用于根据所述第三智能设备的标识，生成推荐结果。
46.可选地，所述生成子模块包括排序单元和生成单元；
47.所述排序单元，用于将所述第三智能设备的标识按照对应的属性的数量从大到小的顺序进行排序，获得排序结果；
48.所述生成单元，用于根据所述排序结果，生成推荐结果。
49.可选地，所述生成单元，还用于将排序结果中的前n个所述第三智能设备的标识，
作为所述推荐结果，其中，n大于或等于1。
50.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
51.所述存储器，用于存储计算机程序；
52.所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的设备推荐方法。
53.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的设备推荐方法。
54.本技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本技术实施例提供的该方法，获取各个智能设备的属性和运行参数，将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果。相对于现有技术中，只能向用户呈现相同设备的排序结果，本技术通过将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，获取到满足用户需求的第一智能设备，并根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，查找到和第一智能设备的属性相同的第二智能设备，第一智能设备的属性中包括满足用户需求的属性，而第二智能设备和第一智能设备的属性相同，表明第二智能设备也符合用户需求，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果，能够向用户精准推荐符合用户需求的设备，解决了无法精准向用户推荐设备的问题。
附图说明
55.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
56.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
57.图1为本技术实施例中设备推荐方法的流程示意图；
58.图2为本技术一个具体实施例中根据属性和智能设备的标识，建立的知识图谱的示意图；
59.图3为本技术一个具体实施例中设备推荐方法的流程示意图；
60.图4为本技术实施例中设备推荐装置的结构示意图；
61.图5为本技术实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
62.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
63.本技术实施例中，提供了一种设备推荐方法，该方法可以应用于服务器，当然，也
可以应用于其他电子设备，例如终端(手机、平板电脑等)。本技术实施例中，以将该方法应用于服务器为例进行说明。
64.本技术实施例中，如图1所示，设备推荐的方法流程主要包括：
65.步骤101，获取各个智能设备的属性和运行参数。
66.获取各个智能设备的属性和运行参数，可以是获取各个智能设备上传至服务器的属性和运行参数，也可以是获取网关上传至服务器的各个智能设备的属性和运行参数，还可以是获取用户输入的各个智能设备的属性和运行参数，本技术并不对获取各个智能设备的属性和运行参数的具体方式作出限制。
67.其中，各个智能设备可以是用户已经拥有的智能设备，例如，用户家中的智能设备或者用户办公区域内的智能设备。各个智能设备可以是智能音响、智能空调、智能冰箱、智能电视机、智能油烟机、智能洗衣机、智能相框、智能衣柜、路由器等智能设备。
68.属性，可以包括智能设备的功能，也可以包括智能设备的使用区域。功能可以是制冷、制热、除湿等。智能设备的使用区域，可以是卧室空调的使用区域为卧室，客厅空调的使用区域为客厅，智能电视的使用区域为客厅等。根据需要，属性还可以包括其他参数，本技术并不对属性包括的具体参数作出限制。
69.一个具体实施例中，运行参数包括在预设时间段内各个智能设备的运行次数。
70.其中，预设时间段可以是1个月，可以是3个月，也可以是1年。例如，运行参数包括在一个月内各个智能设备的运行次数。
71.步骤102，将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备。
72.其中，预设条件可以是符合用户需求的条件，运行参数满足预设条件的智能设备，即为符合用户需求的智能设备。
73.一个具体实施例中，将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，包括：将运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为第一智能设备。
74.预设运行次数，可以是经验值，也可以是用户提前设定的数值。例如：预设运行次数为20次，预设时间段为一个月，在一个月内智能空调的运行次数为25次，洗衣机的运行次数为10次，25次大于20次，10次小于20次，则将智能空调作为第一智能设备。
75.将运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为第一智能设备，第一智能设备即为用户使用较为频繁的智能设备。
76.步骤103，根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识。
77.其中，预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，是指在数据库中存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系。其中，数据库可以是通过网络查询和大数据分析建立的包含属性和智能设备的标识之间的映射关系的公共知识库，也可以是根据用户个人使用习惯建立的包含属性和智能设备的标识之间的映射关系的用户个人知识库。
78.一个具体实施例中，如图2所示，为根据属性和智能设备的标识，建立的知识图谱的示意图。知识图谱，即为预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系。例如，在图2中，商品有很多类型，包括日用品、奢侈品和家电等，对家电进行知识图谱的建立，各种家电之间以属性进行直接或间接的连接，主要列出了家电的两个属性：降温和除湿，具有降温属性的家电包括塔扇、落地扇和空调，具有除湿属性的家电包括空调、除湿机和干衣机，空调
具有降温属性和除湿属性两个属性。空调与落地扇同样具有降温属性，那么空调与落地扇就以降温属性进行相连，而空调与除湿机都具有除湿功能，那么空调与除湿机就以除湿属性直接相连，而落地扇则与除湿机形成了间接相连的关系。
79.一个具体实施例中，第一智能设备的数量为至少两个。根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，包括：将对应的第一智能设备的数量最多的属性，作为目标属性；根据映射关系，查找目标属性对应的第二智能设备的标识。
80.根据运行参数满足预设条件选择出的第一智能设备的数量可能是一个，也可能是至少两个。当第一智能设备的数量为至少两个时，通过将对应的第一智能设备的数量最多的属性，作为目标属性，目标属性即为符合用户需求的属性。例如，第一智能设备为智能空调、智能冰箱、电风扇和热水器，智能空调的属性为制冷、制热和除湿，智能冰箱的属性为制冷，电风扇的属性为制冷，热水器的属性为制热，制冷属性对应的第一智能设备包括智能空调、智能冰箱和电风扇，数量为3个，制热属性对应的第一智能设备包括智能空调和热水器，数量为2个，除湿属性对应的第一智能设备包括智能空调，数量为1个，制冷属性对应的第一智能设备的数量最多，将制冷属性作为目标属性。根据映射关系，查找目标属性对应的第二智能设备的标识，映射关系中制冷属性对应的第二智能设备的标识包括智能空调、空调扇、电风扇、智能冰箱和保鲜柜。
81.一个具体实施例中，运行参数还包括位置指示信息、季节指示信息和运行模式中的至少一个。根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，包括：根据运行参数，从第一智能设备的属性中确定目标属性；根据映射关系，查找目标属性对应的第二智能设备的标识。
82.其中，位置指示信息用于指示用户所在位置，例如，网关上传的运行参数中包括ip地址(internet protocol address，互联网协议地址)，根据ip地址可以获得用户所在位置，例如，北京市。季节指示信息用于指示当前时刻所在的季节，例如，通过获取智能设备的运行时刻，获得运行时刻所在的季节。运行模式，可以是制冷模式、制热模式、除湿模式等。
83.根据运行参数满足预设条件选择出的第一智能设备的数量可能是一个，也可能是至少两个。而无论第一智能设备的数量为一个还是至少两个时，第一智能设备的属性可能是至少两个。根据在预设时间段内各个智能设备的运行次数、位置指示信息、季节指示信息、运行模式等运行参数，准确地从第一智能设备的属性中确定目标属性，目标属性即为符合用户需求的属性。例如，第一智能设备为智能空调，智能空调的属性为制冷、制热和除湿，位置指示信息为黑龙江，季节指示信息为冬季，运行模式为制热模式，则智能空调的目标属性为制热。能够准确地获得符合用户需求的属性。
84.步骤104，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果。
85.一个具体实施例中，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果，包括：将第二智能设备中除各个智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备；根据第三智能设备的标识，生成推荐结果。
86.各个智能设备可以是用户已经拥有的智能设备，将第二智能设备中除各个智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备，根据第三智能设备的标识，生成推荐结果，能够避免向用户推荐已经拥有的智能设备，引起用户的反感情绪。
87.一个具体实施例中，根据第三智能设备的标识，生成推荐结果，包括：将第三智能设备的标识按照对应的属性的数量从大到小的顺序进行排序，获得排序结果；根据排序结果，生成推荐结果。
88.例如，第三智能设备的标识包括智能空调和电风扇，智能空调的属性为制冷、制热和除湿，数量为3个，电风扇的属性为制冷，数量为1个，排序结果为智能空调、电风扇。推荐结果为智能空调、电风扇。
89.将具有的属性的数量多的第三智能设备的标识，排在推荐结果中顺序靠前的位置，使用户更倾向于选择具有的属性的数量多的第三智能设备的标识，带给用户更好的使用体验。
90.一个具体实施例中，根据排序结果，生成推荐结果，包括：将排序结果中的前n个第三智能设备的标识，作为推荐结果，其中，n大于或等于1。
91.将具有的属性的数量较多的第三智能设备的标识推荐给用户，将具有的属性的数量较少的第三智能设备的标识不推荐给用户。
92.一个具体实施例中，如图3所示，设备推荐的方法流程主要包括：
93.步骤301，获取各个智能设备的功能属性、预设时间段内的运行次数和位置指示信息。
94.步骤302，将运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为第一智能设备。
95.步骤303，根据位置指示信息，从第一智能设备的属性中确定目标属性。
96.步骤304，根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找目标属性对应的第二智能设备的标识。
97.步骤305，将第二智能设备中除用户已经拥有的智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备。
98.步骤306，根据第三智能设备的标识，生成推荐结果。
99.综上，本技术实施例提供的该方法，获取各个智能设备的属性和运行参数，将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果。相对于现有技术中，只能向用户呈现相同设备的排序结果，本技术通过将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备，获取到满足用户需求的第一智能设备，并根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识，查找到和第一智能设备的属性相同的第二智能设备，第一智能设备的属性中包括满足用户需求的属性，而第二智能设备和第一智能设备的属性相同，表明第二智能设备也符合用户需求，根据第二智能设备的标识，生成推荐结果，能够向用户精准推荐符合用户需求的设备，解决了无法精准向用户推荐设备的问题。
100.基于同一构思，本技术实施例中提供了一种设备推荐装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图4所示，该装置主要包括：
101.获取模块401，用于获取各个智能设备的属性和运行参数；
102.第一处理模块402，用于将所述运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备；
103.查找模块403，用于根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找
所述第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识；
104.第二处理模块404，用于根据所述第二智能设备的标识，生成推荐结果。
105.可选地，所述运行参数包括在预设时间段内所述各个智能设备的运行次数；
106.所述第一处理模块，还用于将所述运行次数大于预设运行次数的智能设备，作为所述第一智能设备。
107.可选地，所述第一智能设备的数量为至少两个；
108.所述查找模块包括选取子模块和第一查找子模块；
109.所述选取子模块，用于将对应的所述第一智能设备的数量最多的属性，作为目标属性；
110.所述第一查找子模块，用于根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
111.可选地，所述运行参数还包括位置指示信息、季节指示信息和运行模式中的至少一个；
112.所述查找模块包括确定子模块和第二查找子模块；
113.所述确定子模块，用于根据所述运行参数，从所述第一智能设备的属性中确定目标属性；
114.所述第二查找子模块，用于根据所述映射关系，查找所述目标属性对应的第二智能设备的标识。
115.可选地，所述第二处理模块包括处理子模块和生成子模块；
116.所述处理子模块，用于将所述第二智能设备中除所述各个智能设备以外的智能设备，作为第三智能设备；
117.所述生成子模块，用于根据所述第三智能设备的标识，生成推荐结果。
118.可选地，所述生成子模块包括排序单元和生成单元；
119.所述排序单元，用于将所述第三智能设备的标识按照对应的属性的数量从大到小的顺序进行排序，获得排序结果；
120.所述生成单元，用于根据所述排序结果，生成推荐结果。
121.可选地，所述生成单元，还用于将排序结果中的前n个所述第三智能设备的标识，作为所述推荐结果，其中，n大于或等于1。
122.基于同一构思，本技术实施例中还提供了一种电子设备，如图5所示，该电子设备主要包括：处理器501、存储器502和通信总线503，其中，处理器501和存储器502通过通信总线503完成相互间的通信。其中，存储器502中存储有可被处理器501执行的程序，处理器501执行存储器502中存储的程序，实现如下步骤：
123.获取各个智能设备的属性和运行参数；将运行参数满足预设条件的智能设备，作为第一智能设备；根据预先存储的属性和智能设备的标识之间的映射关系，查找第一智能设备的属性对应的第二智能设备的标识；根据第二智能设备的标识，生成推荐结果。
124.上述电子设备中提到的通信总线503可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线503可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型
的总线。
125.存储器502可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。
126.上述的处理器501可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等，还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
127.在本技术的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的设备推荐方法。
128.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如dvd)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
129.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
130.以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。