【摘 要】
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针对目前智能家居用户行为预测方法准确率低、通用性差以及缺乏人性化的问题,提出一种基于Bi GRUDAtt模型的智能家居用户行为预测方法。该方法根据智能家居用户操控行为数据
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61701122);广东省产学研重大专项项目(No.2016B010108004);广东省重点科技项目(No.201604020016);广东省产学研专项(No.2014B090904080)
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针对目前智能家居用户行为预测方法准确率低、通用性差以及缺乏人性化的问题,提出一种基于Bi GRUDAtt模型的智能家居用户行为预测方法。该方法根据智能家居用户操控行为数据具有服从幂律分布与对称性两大特点,基于双向门控循环(Bi GRU)神经网络挖掘用户操控行为之间的关系,基于注意力机制重点关注一定范围内具有对称性的操控行为,使用真实用户操控记录进行对比实验。结果表明该方法能够充分挖掘用户操控智能设备之间的关联关系以及用户的行为习惯,实现高准确率的用户行为预测。
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