摘要
本发明涉及大数据分析技术,其公开了一种空调用户数据分析方法,针对海量且高维的用户行为数据进行有效建模与高效训练,准确提取精细化的用户画像,为空调系统的场景化智能控制、个性化服务提供有力支撑。本发明方案通过采集空调运行及环境多维度数据,经预处理转化为离散状态序列后,定义反映用户核心意图的隐含状态,构建初始状态分布、状态转移及发射概率矩阵,采用分批次训练策略优化模型,提取用户典型行为模式;基于训练结果生成包含多维度特征的用户画像,形成画像库,并针对不同气候区动态更新模型,最终实现个性化推荐、节能优化、异常预警等智能化应用,完成从用户操作表象到使用意图的深度解读,为空调场景化智能控制与个性化服务提供支撑。