本发明涉及物联网领域，具体为一种多源异构设备的事件关联方法。
背景技术：
1、多源异构设备指来自不同厂商、不同型号或者不同技术标准的设备，它们具有不同的硬件特性、通信协议和数据格式等差异；这些设备之间可能使用不同的接口、传输方式和数据交换方式；现在技术环境下，人们通过物联网技术能够通过使用各种技术和协议实现多源异构设备之间的实时数据交换、设备状态监测与控制、多设备协同工作和数据分析与决策支持；
2、现在社会，人们更倾向于智能化管理，在人们的购物领域中无人超市则是智能化运营的典型代表；通过物联网将多设备进行关联实现无人超市售购服务；但由于无人超市缺乏常驻人员，导致人们在购物时存在花费大量时间寻找商品或是对商品之间的信息差未知，这会大大影响人们购物时的体验感。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种多源异构设备的事件关联方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
3、一种多源异构设备的事件关联方法，该方法包括以下步骤：
4、s100、通过门店数据库对门店内的营业设备进行信息状态数据采集，并通过区域物联网技术将各设备之间的传输数据进行归一化统筹，构建设备关联网络；
5、s200、通过门店监控设备对客户特征信息进行采集，通过关联网络将数据传输门店的身份识别设备，对用户类型进行辨别，并根据不同类型客户进行双通道数据处理；
6、s300、根据双通道数据处理结果，结合分析客户的历史购物数据和当前购物行为，分析客户的购物需求并进行个性化商品推送，根据分析结果为客户提示相关商品区域位置信息；
7、s400、综合周期内门店各商品的售购情况，结合客户商品推荐服务的采纳情况，制定周期内门店的商品销售规划。
8、所述s100中通过门店数据库对门店内的营业设备进行信息状态数据采集，并通过区域物联网技术将各设备之间的传输数据进行归一化统筹，构建设备关联网络的具体步骤如下：
9、s101、通过门店的数据库中心对门店内的营业设备进行数量和对应类型信息统计；通过捕捉设备端口技术获取各设备工作时的状态数据和与当前设备进行数据交互的异构设备；
10、s102、通过区域物联网对门店内多异构设备进行数据交互统筹规划；通过建立区域设备关联网络，将各设备的传输数据进行数据归一化处理形成统一的数据传输标准。
11、所述s101中门店内的营业设备包括但不限于智能货架、电子价签、自助结账机、智能购物车、智能监控设备和智能门禁；所述s102中区域设备关联网络通过将门店内各设备之间建立数据关联通道，将各设备作为关联网络的节点，实现各设备之间的数据实时互通；所述数据归一化处理为在关联网络中，对各设备发出的数据通过归一化标准处理，使多异构设备发送的数据在区域关联网络实现转换和无障碍传输。
12、所述s200中通过门店监控设备对客户特征信息进行采集，通过关联网络将数据传输门店的身份识别设备，对用户类型进行辨别，并根据不同类型客户进行双通道数据处理的具体步骤如下：
13、s201、通过在门店入口处设置智能监控设备对入口处区域进行人员数据采集；在门店入口分别设置一级和二级监控区域，当存在人员进入二级监控区域内，对人员进行追踪捕捉，通过分析当前人员在二级监控区域内的身躯角度变化数据判断当前人员是否存在进入门店的趋势；以门店入口所在平面作为参照平面，则以当前人员身躯阵面所处平面的垂直面为用户的前进方向面，获取用户的前进方向面与参照平面的夹角θ；当用户步入一级监控区域时，通过判断θ是否为确定当前人员是否存在进入门店的趋势；若则当前人员存在进入门店的趋势；若则当前人员不存在进入门店的趋势；由于，门店入口存在脸部识别设备，因此对应在入口处设立了限制闸门，若客户想要进入门店，其需要在进入闸门处将自身角度调整为与门店入口所在平面角度夹角为
14、s202、根据监控区域内的人员行为趋势判断结果，对存在进入门店行为趋势的人员进行脸部特征数据采集，并将数据传输至门店入口处的身份识别设备；身份识别设备预先根据当前人员的脸部特征数据在数据库中进行特征检索，遍历当前人员的身份信息；若遍历结果为当前人员信息已注册，则对当前人员进行提示并牵引至老用户通道，经过身份验证后进入门店；若遍历结果为当前人员信息未注册，则通过提示将当前人员牵引至新用户通道，采集当前人员的身份信息并在数据库中进行新用户数据空间建立并存储数据；通过提前判断出存在进入门店行为趋势的人员并对其进行特征捕捉，在配合身份识别设备进行预先数据检索，能够大大减小客户在进行身份验证时所花费的时间，提高身份验证效率，减少验证过慢而导致排队拥挤现象的发生。
15、所述s201中的一级和二级监控区域分别为设置在门店入口处的监控区域方位，其中一级监控区域设置为距离门店入口边长为d1的矩阵区域；二级监控区域设置为距离门店入口边长为d2的矩阵区域；其中d2＞d1。
16、所述s300中根据双通道数据处理结果，结合分析客户的历史购物数据和当前购物行为，分析客户的购物需求并进行个性化商品推送，根据分析结果为客户提示相关商品区域位置信息具体步骤如下：
17、s301、在客户通过身份验证通道进入门店内，以用户的身份数据和进入门店的临时序号进行随机编码生成当前客户在门店内的临时购物身份码；将对应客户的临时购物身份码通过短信发送至客户的移动端，并根据临时购物身份码对各客户分配对应的智能购物车；
18、s302、当客户出现在某智能货架区域，智能货架通过装置的监控设备获取当前区域内的客户脸部数据，并通过关联网获取身份识别设备中当前客户的类型；若当前客户为老客户，则通过其身份数据在数据库中调取其历史购物数据；所述购物数据包括购物时间数据、对应时间购买的商品数据和对应商品的价格数据；
19、s303、根据客户在门店内的行为轨迹获取客户在不同商品区域的观察数据，并根据客户的商品观察数据对客户当前的购物需求进行分析；
20、s304、根据用户当前的购物需求分析结果，对当前客户进行个性化商品推荐。
21、所述s301中的智能购物车面向客户的一侧装置有智能触控屏，用户通过输入对应的临时购物身份码对智能购物车进行解锁；所述智能触控屏拥有角度翻转功能，且该智能触控屏将门店内多设备针对各客户的商品需求分析和推荐信息以及对应商品的位置信息和路线信息向客户进行展示。
22、所述s303中对用户的购物需求分析步骤如下：
23、s303-1、根据客户的历史购物记录，以购物时间区间为前端定位符，检索对应时间区间内客户的具体购买商品数据及对应价格数据；所述前端定位符为在数据库中用于检索客户购买商品数据的检索关键词；所述商品数据为商品的具体名称数据和图像数据；
24、s303-2、根据检索结果获取用户不同时间区间对应的商品购买集合a＝[a1,a2,a3...an]；其中，an为具体商品的名称数据和图像数据，n为对应时间区间内客户购买商品的数量；通过分析商品购买集合，利用特征覆盖方法对集合中的商品进行类型提取处理，获取处理后的商品类型集合a′＝[a1,a2,a3...ai]；其中ai为商品类型数据，i为商品类型数量；以时间区间为一级矩阵特征，以商品类型集合为二级矩阵特征构建客户的历史单次购物特征矩阵其中t为历史购物时间区间；以客户的历史单次购物特征矩阵进行堆积构建客户历史总购物特征矩阵集合p＝[m1,m2,m3...mz]；其中z为客户历史购物次数；
25、s303-3、根据用户历史购物记录，判断当前时间点在历史时间区间数据中是否存在购物记录；若在客户历史总购物特征矩阵集合中存在单次购物特征矩阵的时间区间符合t∈t，则判断当前时间点在历史时间区间数据中存在购物记录；其中t为当前购物时间点；客户历史总购物特征矩阵集合中调取所有符合条件的单次购物特征矩阵，提取对应时间区间的商品购买类型和对应类型商品数量，则计算当前用户对应类型商品的购买需求，其计算公式为其中pd为符合t∈t情况下对应商品类型的购买需求程度，表示为客户历史数据中对应时间区间中对应商品所属对应商品类型的数量，表示为对应类型的商品，σt∈t(.)表示为对符合条件t∈t范围内的数据进行求和，n(t∈t)为符合条件t∈t的各时间区间内对应客户购买的商品数量；结合计算结果获取对应商品类型客户的购买需求程度集合利用对应时间区间的历史数据，对用户的购物需求进行分析，是因为人们购物通常存在规律性；在不同的时间段，人们的购物需求往往不同，且在对应时间段内存在同类型商品购物概率较大；因此，以对应时间段内的数据分析更具代表性和准确性；
26、若在客户历史总购物特征矩阵集合存在单次购物特征矩阵的时间区间符合则判断当前时间点在历史时间区间数据中不存在购物记录；则提取所有客户历史总购物特征矩阵集合数据，计算当前用户对应类型商品的购买需求，其计算公式为其中，pd'为情况下对应商品类型的购买需求程度，表示为对符合条件范围内的数据进行求和，为符合条件的各时间区间内对应客户购买的商品数量；结合计算结果获取对应商品类型客户的购买需求程度集合
27、所述s304中对用户进行个性化商品推荐的步骤如下：
28、s304-1、通过对当前客户不同类型商品的需求程度分析结果进行大小比较，通过冒泡由大至小对当前客户商品类型需求程度进行排序，逐级分析对应类型中的具体推送商品对象；所述逐级预测是指优先对需求程度大的商品类型进行具体商品对象分析推送，对客户显示时逐级显示，当用户完成最先推送的商品服务，在逐级向下分析推送；
29、s304-2、根据排序结果，对需求程度高的商品类型优先进行个性化商品推送分析；结合当前客户的商品类型需求程度和客户历史对应类型商品的购买数据对客户的历史个人商品满意度进行计算，其计算公式为其中，pd(e)为历史个人商品满意度，n(a)
30、为客户历史数据中对应商品类型中具体商品的购买数量；根据历史个人商品满意度由大至小取数量为q对应商品向客户进行推送；其中q为系统推送数量预设参数；
31、s304-3、结合当前客户的商品类型需求程度和门店历史对应类型商品的购买数据对门店的历史商品满意度进行计算，其计算公式为其中，pd(w)为门店的历史商品满意度，u(a)为门店历史数据中对应商品类型中具体商品的购买数量；表示为门店数据中对应时间区间中对应商品所属对应商品类型的数量；根据门店的历史商品满意度由大至小取数量为q对应商品向客户进行推送；
32、通过双重商品分析能够最大程度的智能化为客户提供个性化商品，一方面根据客户自身的商品喜好进行分析推送，另一方面根据门店大数据分析大众喜好的商品为客户推送，为用户提供了多项选择，拓展了客户的购物个性化；
33、s304-4、通过分别分析客户的历史商品满意度和门店的历史商品满意度，根据分析结果为客户提供双重方向商品的个性化推送服务；将推送商品和其对应的门店内位置信息通过智能购物车的智能触控屏向客户展示。
34、所述s400中综合分析周期内门店中各商品推送服务被用户的采纳情况，并计算对应的推荐采纳率，将分析结果反馈至管理人员端口的具体步骤如下：
35、s401、通过设置周期自检门店内的各商品的售购情况，采用多周期数据循检，计算各商品的推荐采纳率，其计算公式为其中，k(rs)为商品的推荐采纳率，v(s)为商品推送后的采纳次数，v(rc)为商品的推送次数；若k(rs)＜k(rs)min，则将对应商品的信息进行记录，生成对应的商品信息列表；其中，k(rs)min为系统预设阈值；
36、s402、将系统生成的商品信息列表反馈至管理员端口。
37、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过门店内外多设备构建统筹关联网络，实现客户的在身份验证和购物过程中的显著的效率优化；针对各客户的历史数据多向分析客户不同时间区间的购买的商品类型，对客户的当前商品需求进行预测；对预测的用户商品需求分别结合客户个人的喜好方向和门店大数据商品受众方向，为客户提供多样化的个性商品推送服务；本方法不同于常规的商品推送服务，从初步筛选购物人员目标，提高了客户的身份验证速度；通过预测客户需求并给予相应商品推荐，能够帮助用户迅速确定购物方向和具体目标，在提升客户购物效率的同时满足了客户的购物个性化发展。
1.一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s100中通过门店数据库对门店内的营业设备进行信息状态数据采集，并通过区域物联网技术将各设备之间的传输数据进行归一化统筹，构建设备关联网络的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s101中门店内的营业设备包括但不限于智能货架、电子价签、自助结账机、智能购物车、智能监控设备和智能门禁；所述s102中区域设备关联网络通过将门店内各设备之间建立数据关联通道，将各设备作为关联网络的节点，实现各设备之间的数据实时互通；所述数据归一化处理为在关联网络中，对各设备发出的数据通过归一化标准处理，使多异构设备发送的数据在区域关联网络实现转换和无障碍传输。
4.根据权利要求3所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s200中通过门店监控设备对客户特征信息进行采集，通过关联网络将数据传输到门店的身份识别设备，对用户类型进行辨别，并根据不同类型客户进行双通道数据处理的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s201中的一级和二级监控区域分别为设置在门店入口处的监控区域方位，其中一级监控区域设置为距离门店入口边长为d1的矩阵区域；二级监控区域设置为距离门店入口边长为d2的矩阵区域；其中d2＞d1。
6.根据权利要求5所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s300中根据双通道数据处理结果，结合分析客户的历史购物数据和当前购物行为，分析客户的购物需求并进行个性化商品推送，根据分析结果为客户提示相关商品区域位置信息具体步骤如下：
7.根据权利要求6所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s301中的智能购物车面向客户的一侧装置有智能触控屏，用户通过输入对应的临时购物身份码对智能购物车进行解锁；所述智能触控屏拥有角度翻转功能，且该智能触控屏将门店内多设备针对各客户的商品需求分析和推荐信息以及对应商品的位置信息和路线信息向客户进行展示。
8.根据权利要求7所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s303中对用户的购物需求分析步骤如下：
9.根据权利要求8所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s304中对用户进行个性化商品推荐的步骤如下：
10.根据权利要求9所述的一种多源异构设备的事件关联方法，其特征在于：所述s400中综合分析周期内门店中各商品推送服务被用户的采纳情况，并计算对应的推荐采纳率，将分析结果反馈至管理人员端口的具体步骤如下：
