[发明专利]用于多个物联网设备的认知引擎

说明书

提供了一种基于认知学习来管理和优化多个IoT设备的连接性的方法、计算机系统和计算机程序产品。本发明可以包括识别用户，其中多个用户上下文数据存储在用户简档中。本发明然后可以包括检测与识别的用户相关联的至少一个当前用户上下文中的改变。本发明还可以包括对至少一个当前用户上下文中检测到的改变执行连接性和管理分析。本发明然后可以包括基于所执行的连接性和管理分析，为与识别的用户相关联的多个IoT设备生成至少一个最优计划。本发明可以进一步包括基于生成的至少一个最优计划执行至少一个动作。

技术领域

本发明总体上涉及计算领域，并且更具体地，涉及认知计算。

背景技术

单个人拥有和利用的物联网(Internet of Things，IoT)设备数量正在快速增长。每个IoT设备都是根据特定的上下文来利用的。例如，一个人每天午饭后可能会使用一个小的桌面扬声器，持续两个小时，但同一个人可能会在每个星期天早上使用立体声系统，直到中午。另一人在电视上启动特定应用时，他可能会激活媒体室中的声音栏并禁用耳机。手动跟踪和正确操作这些IoT设备可能效率低下。

发明内容

本发明的实施例公开了一种基于认知学习来管理和优化多个IoT设备的连接性的方法、计算机系统和计算机程序产品。本发明可以包括识别用户，其中多个用户上下文数据被存储在用户简档中，其中认知引擎被用于基于存储的多个用户上下文数据来学习与识别的用户相关联的多个交互以及与用户相关联的至少一个偏好的IoT设备。本发明然后可以包括检测与识别的用户相关联的至少一个当前用户上下文中的改变。本发明还可以包括对在至少一个当前用户上下文中检测到的改变执行连接性和管理分析。本发明然后可以包括基于所执行的连接性和管理分析，为与识别的用户相关联的多个IoT设备生成至少一个最优计划，其中认知引擎向所生成的与识别的用户相关联的最优计划提供至少一个推荐、至少一个调整或至少一个动作。本发明可以进一步包括基于生成的至少一个最优计划执行至少一个动作。

附图说明

本发明的这些和其他目的、特征和优点将从下面结合附图阅读的对其说明性实施例的详细描述中变得显而易见。附图的各种特征不是按比例绘制的，因为图示是为了清楚地便于本领域技术人员结合详细描述理解本发明。在附图中：

图1示出了根据至少一个实施例的网络化计算机环境；

图2示出了根据至少一个实施例的用户简档连接环境；

图3是示出根据至少一个实施例的用于管理和优化多个IoT设备的过程的操作流程图；

图4是根据至少一个实施例的图1中描绘的计算机和服务器的内部和外部组件的框图；

图5是根据本公开实施例的包括图1中描绘的计算机系统的说明性云计算环境的框图；和

图6是根据本公开实施例的图5的说明性云计算环境的功能层的框图。

具体实现方式

本文公开了要求保护的结构和方法的详细实施例；然而，可以理解，所公开的实施例仅仅是可以以各种形式实施的要求保护的结构和方法的说明。然而，本发明可以以许多不同的形式实施，并且不应该被解释为限于本文阐述的示例性实施例。相反，提供这些示例性实施例是为了使本公开彻底和完整，并将本发明的范围完全传达给本领域技术人员。在描述中，可以省略公知特征和技术的细节，以避免不必要地模糊所呈现的实施例。

本发明可以是处于任何可能的集成技术细节级别的系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括其上具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质(或多个介质)，用于使处理器执行本发明的各方面。