智能家居的行为预测挑战
通过语音助手控制智能设备时，系统需主动判断设备状态（如灯光开关、门锁状态）。传统方法面临两大挑战：
- 数据稀疏性：部分用户仅拥有少量智能设备
- 场景多样性：相同设备在不同家庭中的使用模式差异显著
深度设备嵌入模型架构
核心组件包含：
- 编码器模型：生成设备嵌入向量，融合设备历史状态、名称、分组等特征
- 解码器模型：基于嵌入向量预测设备未来状态
- 聚类模块：通过k-means将嵌入向量划分为60个典型使用模式簇
绿色部分为训练路径，黄色部分为应用路径
嵌入空间的语义特性
通过UMAP降维可视化发现：
- 设备使用时长成为嵌入空间的主要维度（左图）
- 自动形成的簇包含语义信息（右图），例如：
- “户外/门廊"设备簇呈现长时间开启特征
- 未明确命名的设备（如"Plug 1”）可通过使用模式被正确归类
技术演进方向
当前系统将设备映射到通用角色，未来将开发：
- 深度家庭嵌入：聚合全屋设备状态实现整体场景理解
- 个性化服务：针对初期用户（1-2个设备）优化推荐算法