数据采集与处理

智能家居设备如智能音箱、智能灯泡、智能门锁等持续产生大量数据，包括用户操作记录、设备状态、环境传感器数据等。这些数据通过物联网协议（如MQTT、Zigbee）传输到云端或本地服务器。数据通常以JSON格式存储，包含时间戳、设备ID、操作类型等信息。

# 示例：模拟智能灯泡数据采集
import json
from datetime import datetime

data = {
    "device_id": "light_bulb_001",
    "timestamp": datetime.now().isoformat(),
    "state": "on",
    "brightness": 80,
    "color_temp": 4000
}
mqtt_payload = json.dumps(data)

数据清洗与特征工程

原始数据需经过清洗去除噪声和异常值。特征工程包括提取时间特征（如早晚使用频率）、设备联动模式（如开门自动开灯）、环境相关性（如温度与空调使用）。使用Pandas和NumPy进行数据处理：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载原始数据
df = pd.read_json('smart_home_data.json')

# 清洗异常值
df = df[(df['brightness'] >= 0) & (df['brightness'] <= 100)]

# 添加时间特征
df['hour'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.hour
df['is_weekend'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.weekday >= 5

# 设备联动特征
df['light_after_motion'] = (df['device_type'] == 'light') & 
                           (df['motion_detected'].shift(1) == True)

行为模式识别

应用聚类算法（如K-Means）和序列分析（如隐马尔可夫模型）识别用户习惯。通过scikit-learn实现行为聚类：

from sklearn.cluster import KMeans

# 提取特征矩阵
X = df[['hour', 'brightness', 'device_activations']]

# K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
df['behavior_cluster'] = kmeans.fit_predict(X)

# 分析聚类结果
cluster_analysis = df.groupby('behavior_cluster').mean()

时序预测模型

使用LSTM神经网络预测未来行为。TensorFlow/Keras实现时序预测：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 准备时序数据
sequence_length = 24  # 24小时窗口
X = []  # 输入序列
y = []  # 预测目标

for i in range(len(df) - sequence_length):
    X.append(df.iloc[i:i+sequence_length][['hour', 'device_activations']].values)
    y.append(df.iloc[i+sequence_length]['device_activations'])

# 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(50, input_shape=(sequence_length, 2)),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(np.array(X), np.array(y), epochs=10)

个性化推荐系统

基于协同过滤算法提供设备自动化建议。Surprise库实现推荐：

from surprise import Dataset, KNNBasic

# 构建用户-设备评分矩阵
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'device_id', 'usage_frequency']], 
                          reader=Reader(rating_scale=(0, 5)))

# 训练协同过滤模型
algo = KNNBasic()
trainset = data.build_full_trainset()
algo.fit(trainset)

# 预测用户对新设备的偏好
user_inner_id = algo.trainset.to_inner_uid('user123')
device_inner_id = algo.trainset.to_inner_iid('new_device456')
pred = algo.predict(user_inner_id, device_inner_id)

异常行为检测

采用隔离森林算法识别异常模式：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

clf = IsolationForest(contamination=0.01)
df['anomaly_score'] = clf.fit_predict(df[['usage_frequency', 'time_deviation']])
anomalies = df[df['anomaly_score'] == -1]

可视化分析

使用Matplotlib和Seaborn呈现分析结果：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(12,6))
sns.lineplot(data=df, x='hour', y='device_activations', hue='behavior_cluster')
plt.title('User Activity Patterns by Cluster')
plt.show()

隐私保护技术

在数据分析中采用差分隐私保护用户身份：

import numpy as np

def add_noise(data, epsilon=0.1):
    sensitivity = 1.0
    noise = np.random.laplace(0, sensitivity/epsilon)
    return data + noise

df['private_usage'] = df['usage_frequency'].apply(add_noise)

系统集成架构

典型的技术架构包含以下层次：

• 边缘层：设备数据采集
• 网关层：数据预处理和协议转换
• 云端层：分布式存储（如Hadoop）和计算（如Spark）
• 应用层：行为分析API和可视化界面

通过以上技术栈，人工智能系统能够从智能家居大数据中提取有价值的用户行为洞察，实现个性化服务优化和安全异常监测。实际部署时需考虑实时处理需求，可采用Apache Kafka等流处理框架。