，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法
、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元
。本發(fā)明實施例中提供的除濕機的配置參數(shù)確定方法可以應(yīng)用于各個類型的除濕機。例如
，按照除濕機的使用范圍可以分為：家用除濕機
、商用除濕機。其中
，家用除濕機按照功能又可分為：一般型除濕機
、降溫型除濕機
、調(diào)溫型除濕機
、多功能除濕機等；按照有無風(fēng)帶風(fēng)機可以分為：常規(guī)除濕機
、風(fēng)道除濕機
；按照結(jié)構(gòu)形式可以分為：整體式、分體式
、整體移動式
；按照適用溫度范圍為：a型(普通型18℃-38℃)、b型(低溫型5℃-8℃)
；按送回風(fēng)方式可以分為：前回前送帶風(fēng)帽型
、后回上送型
。其中，在本發(fā)明實施例中對除濕機的種類不做具體限定
。圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的除濕機的配置參數(shù)確定方法的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
，如圖1所示，可以包括用戶端和服務(wù)器端
。其中
，用戶端包括：除濕機和移動終端(例如，手機)
，其中
，上述除濕機可以直接將特征參數(shù)發(fā)送給服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫，也可以利用移動終端將特征參數(shù)發(fā)送給智能家居服務(wù)器
，智能家居服務(wù)器可以將接收到的特征參數(shù)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫
；數(shù)據(jù)庫將接收到的特征參數(shù)發(fā)送給機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將特征參數(shù)作為輸入?yún)?shù)
，基于協(xié)同過濾算法以及貝葉斯算法找出與除濕機用戶的除濕機使用習(xí)慣滿足一定條件的參考用戶
，根據(jù)上述參考用戶的除濕機使用習(xí)慣得到符合除濕機用戶的除濕機配置參數(shù)，并將除濕機配置參數(shù)作為輸出參數(shù)
，將該輸出參數(shù)作為目標(biāo)除濕機的配置參數(shù)
，并將配置參數(shù)發(fā)送給智能家居服務(wù)器，智能家居服務(wù)器將配置參數(shù)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫
，數(shù)據(jù)庫進(jìn)行記錄
；智能家居服務(wù)器同時將配置參數(shù)發(fā)送給移動終端和除濕機，其中
，在將配置參數(shù)發(fā)送給除濕機的情況下
，屬于除濕機用戶默認(rèn)接受除濕機以配置參數(shù)運行；另外
，在將配置參數(shù)發(fā)送給移動終端的情況下
，用戶可以通過移動終端確定是否允許除濕機以配置參數(shù)運行，除濕機根據(jù)接收到的配置參數(shù)運行
。其中
，上述機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)可以包括兩類，一類是模式的可設(shè)定形式(即配置參數(shù))(比如普通除濕
、連續(xù)除濕
、智能除濕、干衣模式等)
，但不限于如下的一種或多種：開機
、關(guān)機、除濕模式
、濕度設(shè)定
、輔熱
、加濕、靜音功能
、睡眠模式等
；另一類是影響各模式的因素(即特征參數(shù))(比如影響配置參數(shù)的特征參數(shù)：用戶的性別、用戶的體重
、用戶的年齡
、用戶的家庭人數(shù)、用戶調(diào)節(jié)各個功能的頻率以及氣象條件等)
。另外
，輸入數(shù)據(jù)可以不為單一的參數(shù)，也即是
，既可以為包含多個特征參數(shù)的數(shù)組
，也可以為包含多個配置參數(shù)的數(shù)組，當(dāng)然也可以是上述多個特征參數(shù)和多個配置參數(shù)的組合
。其中
，表1示出了除濕機在各個模式下對應(yīng)的具體的功能，表1中示出了除濕機的各個運行模式
，以及各個運行模式對應(yīng)的功能
。表1需要說明的是，在本發(fā)明中提供的除濕機的配置參數(shù)確定方法中
，在除濕機和移動終端的處理能力足夠強的情況下
，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的功能可以直接由除濕機或移動終端來執(zhí)行。在本發(fā)明實施例中以服務(wù)器端進(jìn)行機器學(xué)習(xí)說明
。下面分別從服務(wù)器端
、除濕機端以及移動終端對本發(fā)明實施例提供的除濕機的配置參數(shù)確定方法進(jìn)行詳細(xì)說明。實施例1根據(jù)本發(fā)明實施例
，提供了一種除濕機的配置參數(shù)確定方法的方法實施例
，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中執(zhí)行
，并且
，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下
，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟
。圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的除濕機的配置參數(shù)確定方法的流程圖，如圖2所示
，該除濕機的配置參數(shù)確定方法包括如下步驟：步驟s202，獲取目標(biāo)除濕機對應(yīng)的特征參數(shù)
，其中
，特征參數(shù)包括：能夠作為確定目標(biāo)配置參數(shù)依據(jù)的數(shù)據(jù)
。其中，上述特征參數(shù)可以包括但不限于以下幾種：用于指示目標(biāo)除濕機的用戶體重的參數(shù)
、用于指示目標(biāo)除濕機的用戶的性別的參數(shù)
、用于指示目標(biāo)除濕機的用戶的年齡的參數(shù)，用于指示目標(biāo)除濕機的用戶的家庭人數(shù)的參數(shù)
，用于指示目標(biāo)除濕機的用戶的調(diào)節(jié)各個參數(shù)的頻率的參數(shù)
。步驟s204，從預(yù)定數(shù)據(jù)集中獲取特征參數(shù)對應(yīng)的配置參數(shù)
，其中
，配置參數(shù)為在特征參數(shù)下出現(xiàn)概率符合第一預(yù)定條件的配置參數(shù)，預(yù)定數(shù)據(jù)集包括：預(yù)定用戶在不同的特征參數(shù)下對除濕機進(jìn)行配置的配置參數(shù)
。其中
，上述配置參數(shù)可以包括但不限于以下幾種：開機、關(guān)機
、普通除濕
、連續(xù)除濕、智能除濕
、干衣模式
、起居模式等。步驟s206
，發(fā)送配置參數(shù)
，其中，配置參數(shù)用于控制目標(biāo)除濕機的運行
。通過上述步驟
，可以根據(jù)獲取的目標(biāo)除濕機的特征參數(shù)確定目標(biāo)除濕機的配置參數(shù)，并將配置參數(shù)發(fā)送給目標(biāo)除濕機
，目標(biāo)除濕機可以根據(jù)上述配置參數(shù)運行
。相對于相關(guān)技術(shù)中傳統(tǒng)的除濕機不具備自學(xué)習(xí)能力，無法為用戶推薦用于對除濕機的運行進(jìn)行配置的配置參數(shù)
，在用戶每次需要使用除濕機時均需要反復(fù)設(shè)置導(dǎo)致的除濕機的使用流程比較繁瑣
，降低了用戶體驗的弊端。通過本發(fā)明實施例提供的除濕機的配置參數(shù)確定方法可以實現(xiàn)基于用戶提供的特征參數(shù)確定用于對除濕機的運行進(jìn)行配置的配置參數(shù)
，在用戶允許的情況下除濕機直接使用該配置參數(shù)運行的目的
，達(dá)到了簡化除濕機的配置流程，提升了除濕機的智能化程度的技術(shù)效果
，進(jìn)而解決了相關(guān)技術(shù)中除濕機不具備自學(xué)習(xí)能力
，使用流程比較繁瑣導(dǎo)致的用戶體驗較低的技術(shù)問題，提升了用戶體驗。需要說明的是
，上述預(yù)定用戶可以包括以下至少之一：目標(biāo)除濕機的用戶
、一組用戶，其中
，一組用戶為與目標(biāo)除濕機的用戶相似度符合第二預(yù)定條件的用戶
，相似度是至少根據(jù)用戶對除濕機進(jìn)行設(shè)置的配置參數(shù)和/或特征參數(shù)確定的。其中
，在上述預(yù)定用戶為目標(biāo)除濕機的用戶的情況下
，上述配置參數(shù)可以是根據(jù)目標(biāo)除濕機的用戶平時使用目標(biāo)除濕機的習(xí)慣確定的參數(shù)；另外
，在上述預(yù)定用戶為一組用戶的情況下
，可以根據(jù)與目標(biāo)除濕機的用戶使用除濕機的習(xí)慣相似度滿足一定條件的用戶的除濕機配置參數(shù)確定目標(biāo)除濕機的配置參數(shù)。作為本發(fā)明一個可選的實施例
，在從預(yù)定數(shù)據(jù)集獲取特征參數(shù)對應(yīng)的配置參數(shù)之前
，上述除濕機的配置參數(shù)確定方法還可以包括：從獲取到配置參數(shù)和/或特征參數(shù)的用戶中，根據(jù)配置參數(shù)和/或特征參數(shù)獲取與目標(biāo)除濕機的用戶相似度符合第二預(yù)定條件的用戶生成一組用戶
；計算一組用戶在每種特征參數(shù)下的相同配置參數(shù)出現(xiàn)的概率生成預(yù)定數(shù)據(jù)集
。由于當(dāng)用戶在最初使用目標(biāo)除濕機時，由于服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫中并沒有存儲目標(biāo)除濕器在不同特征參數(shù)下的配置參數(shù)
，此時
，可以先獲取目標(biāo)除濕機的用戶的屬性(即上述特征參數(shù))，例如
，性別
、體重、年齡
、用戶家庭人數(shù)
、有無老人、調(diào)節(jié)各參數(shù)的頻率等
，接著使用協(xié)同過濾算法得到與目標(biāo)除濕機的用戶的屬性相似的參考用戶
，根據(jù)參考用戶對除濕機的配置參數(shù)確定目標(biāo)除濕機的配置參數(shù)。在目標(biāo)除濕機在使用一段時間后
，其服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫中存儲的特征參數(shù)或配置參數(shù)達(dá)到一定的等級后
，可以使用貝葉斯算法確定目標(biāo)除濕機的配置參數(shù)。表2中給出了多個用戶對應(yīng)的數(shù)據(jù)
。以目標(biāo)除濕機的用戶確定的特征參數(shù)為：4人
，12:00，有老人
，30歲
。那么可以采用分別將上述各個特征參數(shù)作為條件進(jìn)行遍歷
，得到與目標(biāo)除濕機的用戶特征參數(shù)相似度大于一定閾值(即上述第二預(yù)設(shè)條件)的參考用戶(即上述一組用戶)，如果上述第二預(yù)設(shè)條件為相似度超過60％
，那么
，用戶2
、用戶4
、用戶5以及用戶6屬于上述一組用戶，并計算該一組用戶在每種特征參數(shù)下的相同的配置參數(shù)出現(xiàn)的概率
，得到預(yù)定數(shù)據(jù)集
。表2用戶id特征參數(shù)配置參數(shù)1女，3人
，15:00
，無老人開機，智能除濕
，輔熱
、加濕2男，4人
，30歲
，有老人，12:00連續(xù)除濕
，加濕
、靜音3女，3人
，25歲
，無老人，22:00輔熱
，智能除濕
，靜音，睡眠4女
，5人
，30歲，12:00
，有老人連續(xù)除濕
，加濕、靜音5男
，4人
，30歲，有老人
，12:00連續(xù)除濕
，加濕
、靜音6女，4人
，30歲
，12:00，有老人連續(xù)除濕
，加濕
、靜音在上述實施例中，根據(jù)配置參數(shù)和/或特征參數(shù)獲取與目標(biāo)除濕機的用戶相似度符合第二預(yù)定條件的用戶生成一組用戶包括：將配置參數(shù)和/或特征參數(shù)作為預(yù)定算法模型的輸入
，其中
，預(yù)定算法模型可以包括以下之一：聚類算法、協(xié)同過濾算法
；通過預(yù)定算法模型輸出獲取到配置參數(shù)和/或特征參數(shù)的用戶與目標(biāo)除濕機的用戶的相似度
；找到相似符合第二預(yù)定條件的用戶生成一組用戶。例如
，可以將特征參數(shù)：4人
，12:00，有老人
，30歲作為協(xié)同過濾算法的輸入
，通過協(xié)同過濾算法的輸出得到上述特征參數(shù)對應(yīng)的與目標(biāo)除濕機的用戶相似度滿足第二預(yù)設(shè)條件的用戶，將其作為一組用戶
。優(yōu)選的
，第二預(yù)定條件為相似度超過第一閾值。需要說明的是
，上述第一閾值是可以根據(jù)實際情況進(jìn)行設(shè)置的
。上述實施例中的協(xié)同過濾算法可以包括以下至少之一：余弦夾角相似度、pearson相關(guān)系數(shù)
。其中
，上述協(xié)同過濾算法可以包括以下至少之一：余弦夾角相似度、pearson相關(guān)系數(shù)
。在本發(fā)明實施例中可以利用上述余弦夾角相似度
，來確定與目標(biāo)除濕機的用戶的目標(biāo)除濕機使用習(xí)慣相似度較高的用戶，其中
，余弦夾角相似度是將多個用戶的除濕機使用數(shù)據(jù)(例如
設(shè)備選購服務(wù)熱線：133-6050-3273 
