基于大数据的物联网用户行为模式挖掘

摘要：

对智能家居物联网用户的行为模式进行准确有效的挖掘,提高智能家居物联网的优化组网能力,实现智能家居的优化控制,提出一种基于大数据的智能家居物联网用户的行为模式挖掘方法.构建智能家居物联网用户行为模式的大数据分析模型,采用模糊调度方法对用户行为特征进行关键行为特征点定位,采用资源标识方法进行用户行为模式自适应标定和状态重组,建立用户行为模式的大数据分类模型.根据用户行为特征的聚类性实现智能家居物联网用户行为特征挖掘和自适应聚类,采用极限机学习算法进行智能家居物联网用户行为模式挖掘的收敛性控制,提高用户行为模式挖掘的自适应性.仿真结果表明,采用该方法进行智能家居物联网用户的行为模式挖掘的准确性较高,挖掘过程的收敛性较好.

关键词：极限机学习、物联网、行为模式、挖掘、大数据分析

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年"攀登计划"广东大学生科技创新培育专项资金立项项目pdjh2019b0617

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：99-103