(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210815880.2 (22)申请日 2022.07.12 (71)申请人 北京威控科技股份有限公司 地址 100080 北京市顺 义区赵全营镇兆丰 产业基地园盈路7号 (72)发明人 王涛　刘珮瑶　 (74)专利代理 机构 北京知呱 呱知识产权代理有 限公司 1 1577 专利代理师 陈晨 (51)Int.Cl. G06F 16/28(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/25(2019.01) G06Q 50/12(2012.01) (54)发明名称 基于k-means聚类算法的客房服务 分析方法 及系统 (57)摘要 本申请公开了一种基于k ‑means聚类算法的 客房服务分析方法及系统。 首先通过设置于目标 用户客房的各个传感器获得采集数据； 采集数据 至少包括客房中各个设备的使用信息和用电量 信息； 根据采集数据构建初始样本集； 对初始样 本集进行数据预处理； 对 预处理后的数据进行k ‑ means聚类， 根据聚类结果确定目标用户的用户 类型。 本发明将k ‑means聚类算法应用于酒店用 户的分类， 可 以得到较为准确的分类结果， 且操 作方便效率高。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115129794 A 2022.09.30 CN 115129794 A 1.一种基于k ‑means聚类算法的客房服 务分析方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过设置于目标用户客房的各个传感器获得采集数据； 所述采集数据至少包括客房中 各个设备的使用信息和用电量信息； 根据所述采集数据构建初始样本集； 对所述初始样本集进行数据 预处理； 其中， 所述数据预处理包括数据 净化、 异常值处理 以及数据类型转换； 对预处理后的数据进行k ‑means聚类； 根据聚类结果确定目标用户的用户类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述采集数据构建初始样本集， 具体 包括： 确定至少一个 变量特征； 基于每一个 变量特征所对应的采集数据形成子样本集； 遍历所有变量特 征， 将所有变量特 征所对应的子样本集进行集 合得到初始样本集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述变量特征至少包括： 入住时间、 退房时 间、 淋浴时间、 灯光场景使用信息、 能耗情况、 电视 /机顶盒使用信息、 插座使用信息 。 4.根据权利 要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对预处理后的数据进行k ‑means聚类， 包括： 对预处理后的数据进行 标准化处理； 绘制碎石图求出最佳聚类 个数K值 基于获得的最佳聚类 个数K值通过K均值聚类算法得到聚类结果。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述对预处理后的数据进行标准化处理， 包括： 求出各变量的算 术平均值xi和标准差si； 通过zij＝(xij－xi)/si进行标准化处理； 其中， zij为标准化后的变量值， xij为实际变量 值； 确定数据中各个 变量是否存在逆指标， 若存在则将逆指标 前的正负号对调。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于获得的最佳聚类个数K值通过K均 值聚类算法得到聚类结果， 包括： 随机选取K个点作为簇的中心点， 输入样本集， 将样本集划分为K个簇， 通过第一公式确 定最小化平方误差 E， 所述第一公式包括： 其中， μi是簇Ci的均值向量， 其表达式为： 根据相关的距离度量找到离中心点最近的样本点， 将其划归到最近的簇中， 同时更新 簇的中心， 迭代执 行操作， 直到 簇的中心点 不再变化， 则输出划分好的簇 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标用户的用户类型， 包括商务型和权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115129794 A 2度假型。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据目标用户的用户类型制定相应的营销策略。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过设置于目标用户客房的各个传感 器获得采集数据中， 包括： 通过设置于房灯、 廊灯、 床头灯、 卫生间灯、 卫生间排风扇、 空调、 电视、 电动窗帘、 空气 净化器、 吹风机等设备处的传感器监测各设备的用电量信息 。 10.一种基于k ‑means聚类算法的客房服 务分析系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 采集模块， 用于通过设置于目标用户客房的各个传感器获得采集数据； 所述采集数据 至少包括 客房中各个设备的使用信息和用电量信息； 构建模块， 用于根据所述采集数据构建初始样本集； 处理模块， 用于对所述初始样本集进行数据 预处理； 其中， 所述数据 预处理包括数据 净 化、 异常值处 理以及数据类型转换； 分类模块， 用于对预处 理后的数据进行k ‑means聚类； 分析模块， 用于根据聚类结果确定目标用户的用户类型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115129794 A 3