雙重聚類的協同過濾算法在智能家居中的應用

胡 磊，蔡紅霞，俞 濤

(上海大學 機電工程與自動化學院，上海 200072)

雙重聚類的協同過濾算法在智能家居中的應用

胡 磊，蔡紅霞，俞 濤

(上海大學 機電工程與自動化學院，上海 200072)

針對智能家居系統中用戶獲取有效信息困難的問題，提出基于用戶和環境雙重聚類的協同過濾推薦算法。利用K-means算法分別對智能家居系統中的用戶和環境進行聚類，找出目標用戶和所處家居環境的最近鄰居。使用歐氏距離為度量計算目標用戶和系統其他用戶之間、目標用戶所處家居環境和系統其他家居環境之間的綜合相似度。從最近鄰居之間選出與目標用戶最相似的前K個推薦給目標用戶，實現對推薦算法的優化。實驗結果表明，與傳統的協同過濾算法，以及基于用戶或環境單一變量的協同過濾算法相比，文中采用的算法推薦精度更高，實時性和可擴展性更好。

智能家居；K-means；聚類；最近鄰居；協同過濾

0 引 言

智能家居，就是使用當前先進的并且處于持續發展階段的計算機技術，以及網絡通訊等技術，以家庭住宅作為平臺，將各種與家居生活相關的功能性子系統，結合成一套高效的家居系統。在這套系統中，運用控制平臺進行統籌管理，使得家居生活更加安全、高效、舒適。智能家居系統中最重要的組成成分就是用戶和家居環境。通過智能家居系統，用戶不但可以控制各種家居環境，如遠程控制家用電器開關，設置家居溫度、濕度等，而且管理員可以管理所有用戶的家居信息，如各種家居設備狀態信息詳情，各個季節時間段不同用戶的家居環境偏好信息等，因此智能家居系統中的數據具有數據量龐大、數據異構等特點。……