【摘 要】
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随着物联网技术和传感器技术的快速发展,智能家居应用发展迅速。但是,当前的智能家居系统通常只能根据预先设置的控制程序和规则简单地重复运行,不能根据用户的日常生活习惯,提供满足其个性化需求的服务。论文研究基于数据挖掘预测用户行为的方法,为智能家居的个性化服务提供相关的技术支撑。论文讨论智能家居和数据挖掘的研究现状,分析相关的技术,包括近距离无线通信ZigBee技术,数据采集和预处理技术,以及行为识别方
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随着物联网技术和传感器技术的快速发展,智能家居应用发展迅速。但是,当前的智能家居系统通常只能根据预先设置的控制程序和规则简单地重复运行,不能根据用户的日常生活习惯,提供满足其个性化需求的服务。论文研究基于数据挖掘预测用户行为的方法,为智能家居的个性化服务提供相关的技术支撑。论文讨论智能家居和数据挖掘的研究现状,分析相关的技术,包括近距离无线通信ZigBee技术,数据采集和预处理技术,以及行为识别方法,如支持向量机,朴素贝叶斯分类器和隐马尔可夫模型,研究智能家居行为预测技术。论文从数据采集和预处理,数据存储,行为预测等方面进行需求分析和技术研究;确定采用关联规则挖掘用于智能家居应用场景下的行为预测,并且提出优化改进的方案,采用基本近邻排序算法进行重复数据的清理,关联规则挖掘算法进行缺失数据的清理,通过函数进行数据变换,采用散列或分区技术来提高数据挖掘过程的效率。论文设计并实现一个智能家居行为预测的原型系统,其中数据采集和预处理模块采用周期性方式采集数据,部署摄像头和多个传感器;数据存储模块采用实体-联系数据模型存储数据,提出基于网格的时空索引技术来提高数据查询效率;行为识别和预测模块采用隐马尔可夫模型用于行为识别,关联规则挖掘算法用于行为预测。实验和测试结果表明了论文提出的行为预测优化方案的有效性。
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