一种入睡数据处理方法、装置、设备及可读介质与流程

[0001]
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种入睡数据处理方法、装置、设备及可读介质。


背景技术：

[0002]
随着现代生活水平的提高，人们对自己的身体健康也越来越重视，然而，现代化的生活和工作节奏较快，很多用户所在的环境并不适合用户入睡。
[0003]
现有技术中，在用户睡觉前，一般是用户根据自己的主观感受，来设置空调的运行模式，以控制室内的温度、湿度、风度、音乐类型等各项与入睡过程相关联的入睡影响参数，但是由于这种空调控制方法中的各个参数均是根据用户的主观感受来设置的，因此，设置的各个参数并不一定是适合用户入睡；
[0004]
而且，用户在每次入睡前都需要手动来设置空调的各项参数，因此这种手动设置空调的运行模式的操作也非常繁琐。


技术实现要素：

[0005]
为了克服现有技术的至少一个问题，本申请提供了一种入睡数据处理方法、装置、设备及可读介质，以准确地为用户推荐满足预设入睡条件的入睡影响参数，有利于用户获得良好的入睡体验。
[0006]
第一方面，本申请提供了一种入睡数据处理方法，所述方法包括：
[0007]
获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据；
[0008]
确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户；
[0009]
获取每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数；
[0010]
根据所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数。
[0011]
可选地，所述获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据，包括：
[0012]
接收监测设备发送的第一记录数据；
[0013]
提取所述第一记录数据中的、与用户入睡相关的数据；
[0014]
对所述第一记录数据中的、与用户入睡相关的数据进行分析，得到所述入睡特征数据。
[0015]
可选地，所述获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据，包括：
[0016]
接收按照预设表中所填写的、与用户入睡相关的第二记录数据；
[0017]
对所述第二记录数据进行分析，得到所述入睡特征数据。
[0018]
可选地，所述入睡特征数据包括用户入睡时长，其中，所述确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，包括：
[0019]
判断所述用户入睡时长是否小于等于预设入睡时长；
[0020]
若所述用户入睡时长小于等于所述预设入睡时长，确定所述用户入睡时长对应的用户为所述目标用户。
[0021]
可选地，所述入睡特征数据包括用户入睡时刻，其中，所述确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，包括：
[0022]
判断所述用户入睡时刻是否在预设入睡时间段内；
[0023]
若是，确定所述用户入睡时刻对应的用户为所述目标用户。
[0024]
可选地，所述根据所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，包括：
[0025]
判断所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性；
[0026]
若所述参数属性为数值型，对所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数进行均值计算，得到所述推荐入睡影响指数。
[0027]
可选地，所述根据所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，包括：
[0028]
判断所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性；
[0029]
若所述参数属性为分类型，在所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数中查找出现最多次数的入睡影响参数，生成所述推荐入睡影响参数。
[0030]
可选地，所述在所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数中查找出现最多次数的入睡影响参数之后，所述方法还包括：
[0031]
分析所述出现最多次数的入睡影响参数的所属类型；
[0032]
建立所述所属类型与所述推荐入睡影响参数的第一对应关系；
[0033]
根据所述第一对应关系生成推荐入睡影响参数。
[0034]
可选地，所述方法还包括：
[0035]
获取所述目标用户的用户属性；
[0036]
建立所述用户属性与所述推荐入睡影响参数的第二对应关系；
[0037]
根据所述第二对应关系生成推荐入睡影响参数。
[0038]
可选地，所述方法还包括：获取用户的入睡需求；
[0039]
建立所述入睡需求与所述推荐入睡影响参数的第三对应关系；根据所述第三对应关系生成推荐入睡影响参数。
[0040]
第二方面，本申请提供了一种入睡数据处理装置，所述装置包括：
[0041]
第一获取模块，用于获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据；
[0042]
确定模块，用于确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户；
[0043]
第二获取模块，用于获取每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数；
[0044]
生成模块，用于根据所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数。
[0045]
第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述的方法。
[0046]
第四方面，本申请提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可
读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行上述任一所述的方法。
[0047]
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0048]
本申请不再依赖用户主观设置的各项与用户入睡过程相关联的入睡影响参数，通过确定入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，以便于针对性的获取到每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数，并将该入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，从而可以准确地为用户推荐满足预设入睡条件的入睡影响参数，提高了推荐入睡影响参数的准确率，有利于用户获得良好的入睡体验。
附图说明
[0049]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0050]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]
图1是根据本申请实施例的一种入睡数据处理方法的硬件环境的示意图；
[0052]
图2为本申请实施例提供的一种入睡数据处理方法的流程示意图；
[0053]
图3是根据本申请实施例的一种入睡数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0054]
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0055]
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。
[0056]
可选地，在本实施例中，上述入睡数据处理方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器103所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器103通过网络与终端101进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如多媒体服务、游戏服务、应用服务、理财服务、购物服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器103提供数据存储服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端101并不限定于pc、手机、平板电脑等。本申请实施例的查询信息的处理方法可以由服务器103来执行，也可以由终端101来执行，还可以是由服务器103和终端101共同执行。其中，终端101执行本申请实施例的入睡数据处理方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。
[0057]
图2为本申请实施例提供的一种入睡数据处理方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
[0058]
s210：获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据；
[0059]
具体的，为了更好地向用户推荐适合用户的入睡影响参数，因此，需要获取一个或多个用户入睡过程中的入睡特征数据，这里的用户入睡过程是指用户从准备睡觉至用户已
经睡着的一个过程；另外，入睡特征数据例如包括用户准备睡觉的时刻、用户已经睡着的时刻、用户的入睡时长等数据。
[0060]
s220：确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户；
[0061]
具体的，为了从多个用户中找到满足预设入睡条件的用户，需要确定入睡特征数据满足预设入睡条件的用户，以作为所述目标用户，从而来找到与该目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数。
[0062]
s230：获取每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数；
[0063]
具体的，所述目标用户所在空间是指用户所处的空间场所，例如：卧室、书房、客厅等空间场所；另外，与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数例如包括：目标用户所在空间的温度、湿度、风度、音乐、视频、图像等参数，这些参数都会影响目标用户入睡过程，如果用户所在空间的温度、湿度、风度、音乐、视频、图像等参数比较适宜，那么目标用户的入睡时长就比较短、入睡过程也比较平和，但如果这些入睡影响参数不适宜，那么目标用户很可能久久无法入睡，或者，即使睡着也容易再次醒来。
[0064]
s240：根据所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数；
[0065]
具体的，由于上述入睡影响参数是在入睡特征数据满足预设入睡条件的情况下获取到的，可以说明这些入睡影响参数有利于用户入睡，所以就将所述所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数推荐给用户，作为所述推荐入睡影响参数。
[0066]
本申请通过确定入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，以便于针对性的获取到每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数，并将该入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，从而可以准确地为用户推荐满足预设入睡条件的入睡影响参数，提高了推荐入睡影响参数的准确率，有利于用户获得良好的入睡体验。
[0067]
可选地，步骤210，所述获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据，包括以下子步骤：
[0068]
s211：接收监测设备发送的第一记录数据；
[0069]
具体的，例如可以利用监测设备来监测并记录下用户入睡的数据，包括：用户的入睡开始时刻、入睡时长、总睡眠时间(例如：从准备睡觉到起床的时间)、心率、鼾声、体位等数据，这些数据都是监测设备所记录下的第一记录数据；这里的监测设备可以是入睡监测仪、电子手环、头戴式监测仪等设备；
[0070]
s212：提取所述第一记录数据中的、与用户入睡相关的数据；
[0071]
具体的，由于第一记录数据中还包括以下与用户入睡无关的数据，因此，需要从第一记录数据中，提取与用户入睡相关的数据，例如，从所述入睡开始时刻、入睡时长、总睡眠时间、心率、鼾声、体位等数据中提取与用户入睡相关的数据：入睡开始时刻、入睡时长、心率等；
[0072]
s213：对所述第一记录数据中的、与用户入睡相关的数据进行分析，得到所述入睡特征数据；
[0073]
具体的，在提取到与用户入睡相关的数据：入睡开始时刻、入睡时长、心率等数据后，还需要进一步的分析这些数据，例如，用户在没有睡着的时候，心率一般是低于已经睡
着的心率的，因此可以通过分析用户的心率，从而判断出用户在那个时刻或时间段内已经睡着，以便于得到入睡特征数据。
[0074]
通过上述监测设备所监测到的数据，可以得到准确的、能表征用户入睡的数据，从而才能进一步的确定出满足预设入睡条件的用户。
[0075]
可选地，步骤210，所述获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据，包括以下子步骤：
[0076]
s214：接收按照预设表中所填写的、与用户入睡相关的第二记录数据；
[0077]
具体的，假设用户没有可以自动监测入睡的监测设备，那么用户可以在预设表中，人工来填写与用户入睡相关的数据，例如：用户开始入睡时刻、已经睡着的时刻等，将这些数据作为第二记录数据，通过app等方式发送给服务器所述第二记录数据。
[0078]
s215：对所述第二记录数据进行分析，得到所述入睡特征数据；
[0079]
具体的，例如，在接收到用户开始入睡时刻、已经睡着的时刻等数据时，可以据此分析出用户入睡时长，将用户入睡时长作为入睡特征数据中的其中一个数据。
[0080]
上述通过按照预设表填写的、与用户入睡相关的第二记录数据的方式，可以在无法获得监测设备时使用上述步骤s214和s215，避免服务器无法接收到充足的用户的入睡特征数据。
[0081]
可选地，所述入睡特征数据包括用户入睡时长，其中，步骤s220，所述确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，包括以下子步骤：
[0082]
s221：判断所述用户入睡时长是否小于等于预设入睡时长；
[0083]
s222：若所述用户入睡时长小于等于所述预设入睡时长，确定所述用户入睡时长对应的用户为所述目标用户；
[0084]
具体的，在一个可选的实施例中，用户入睡时长为用户从准备入睡的时刻到用户已经睡着的时刻之间的时间间隔，假设，所述预设入睡时长为0.5小时，那么如果用户入睡时长为20分钟，说明用户在较短的时间段内就睡着了，则将用户入睡时长为20分钟对应的用户筛选出来，并确定为目标用户；但如果用户入睡时长为45分钟，说明用户在较长的时间段内才能入睡，那么就不需要将用户入睡时长为45分钟对应的用户筛选出来了，通过上述步骤s221和s222，可以准确地筛选出入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户。
[0085]
可选地，所述入睡特征数据包括用户入睡时刻，其中，步骤s220，所述确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，包括以下子步骤：
[0086]
s223：判断所述用户入睡时刻是否在预设入睡时间段内；
[0087]
s224：若是，确定所述用户入睡时刻对应的用户为所述目标用户；
[0088]
具体的，考虑到不同的用户作息规律不同，有的用户晚上8点就准备入睡，而有的用户凌晨1点才准备入睡，即不同的用户的入睡时刻不相同；
[0089]
或者，同一用户在不同的日期，准备入睡的时刻也不相同，例如在假期休息日，用户准备入睡的时刻通常会晚一些，对用户空间的环境要求比较低；而在工作日，用户准备入睡的时刻通常会早一些，对用户空间的环境要求更高，例如温度、湿度等比较适宜，音乐需要舒缓一些，才能使用户得到完全地放松并进入睡眠；
[0090]
又或者，用户除了晚上睡觉，在白天的午间也需要稍作休息，所以用户在同一天的准备入睡时刻也不相同，晚上入睡过程对用户所在的空间的入睡环境要求更高，例如温度、
湿度等比较适宜，音乐需要舒缓一些，使用户得到完全地放松，但是在白天的午间，用户只是需要短暂的休憩，所以，对用户所在的空间的入睡环境要求也比较低；
[0091]
基于上述可能发生的各种情况，需要获取用户入睡时刻，以判断出用户入睡时刻在哪一个预设入睡时间段内，将这些用户入睡时刻对应的用户作为目标用户，以此，可以精准地确定出不同入睡时间段内的准备入睡的目标用户，从而可以生成符合该相应入睡时刻的推荐入睡影响参数。
[0092]
可选地，步骤240，所述根据所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，包括以下子步骤：
[0093]
s241：判断所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性；
[0094]
s242：若所述参数属性为数值型，对所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数进行均值计算，得到所述推荐入睡影响指数；
[0095]
具体的，由于目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性包括数值型或分类型，在不同的参数属性的情况下，生成的推荐入睡影响指数的方法也不相同；
[0096]
假如，若入睡影响参数为温度、湿度、风度等这类可以比较大小的参数时，这类参数为数值型参数，那么就可以找到满足预设入睡条件的多个目标用户，并将所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数进行均值计算，得到平均值，并将该平均值作为所述推荐入睡影响指数，即用户可以参考该推荐入睡影响指数设定自己所在空间的入睡影响指数；
[0097]
更进一步的，还可以将荐入睡影响指数作为默认的入睡影响指数，例如，空调的以后使用过程中，都可以按照这一默认的入睡影响指数执行相应的操作；
[0098]
当然，若用户的入睡特征数据发生变化或者用户需求变化等情况下，还可以自动或手动的调整该推荐入睡影响指数。
[0099]
可选地，步骤240，所述根据所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，包括以下子步骤：
[0100]
s243：判断所述所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性；
[0101]
s244：若所述参数属性为分类型，在所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数中查找出现最多次数的入睡影响参数，生成所述推荐入睡影响参数；
[0102]
具体的，除了上述步骤s241和s242提到的数值型入睡影响参数，目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数还包括分类型参数，即这类参数无法比较大小，例如，音乐、视频、图像等参数，而只能对这类参数进行分类；如，在判断出目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数的参数属性为音乐后，那么将各个音乐出现的次数进行统计，并查找出现最多次数的音乐，并把这一音乐作为推荐入睡影响参数。
[0103]
可选地，所述在所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数中查找出现最多次数的入睡影响参数之后，所述方法还包括以下子步骤：
[0104]
s245：分析所述出现最多次数的入睡影响参数的所属类型；
[0105]
s246：建立所述所属类型与所述推荐入睡影响参数的第一对应关系；
[0106]
s247：根据所述第一对应关系生成推荐入睡影响参数；
[0107]
具体的，由于出现最多次数的入睡影响参数比较单一，因此，还可以判断这一出现最多次数的入睡影响参数的所属类型，例如，某一音乐是“虫儿飞”，那么可以分析该音乐的
所属类型为入睡类、儿童音乐类或舒缓类等，那么就可以将所属类型(入睡类、儿童音乐类或舒缓类)与推荐入睡影响参数建立起第一对应关系，在该第一对应关系中可以预置多个这一所属类型的音乐，从而不仅可以为用户播放“虫儿飞”这一音乐，还可以推荐播放“虫儿飞”所属类型中的其它类似音乐。
[0108]
可选地，所述方法还包括以下步骤：
[0109]
s310：获取所述目标用户的用户属性；
[0110]
s320：建立所述用户属性与所述推荐入睡影响参数的第二对应关系；
[0111]
s330：根据所述第二对应关系生成推荐入睡影响参数；
[0112]
具体的，考虑到目标用户的年龄段不同、职业工种不同、准备入睡时刻不同等情况，因此，还可以判断目标用户的用户属性，以目标用户的年龄段为例，将目标用户的用户属性划分为：中老年用户、青年用户、少年用户、幼年用户等；
[0113]
不同年龄段的用户对入睡影响参数的需求不同，所以，需要建立中老年用户与推荐入睡影响参数的对应关系、青年用户与推荐入睡影响参数的对应关系、少年用户与推荐入睡影响参数的对应关系、幼年用户与推荐入睡影响参数的对应关系，这些对应关系的总和即是所述第二对应关系；
[0114]
在得到所述第二对应关系后，生成适合于不同年龄段用户所对应的推荐入睡影响参数，以更加符合各个年龄段的入睡习惯。
[0115]
可选地，所述方法还包括以下步骤：
[0116]
s410：获取用户的入睡需求；
[0117]
s420：建立所述入睡需求与所述推荐入睡影响参数的第三对应关系；
[0118]
s430：根据所述第三对应关系生成推荐入睡影响参数；
[0119]
具体的，不同的用户的入睡需求不同或者同一用户在不同时期对入睡需求也不同，基于这一原因，可以建立入睡需求与所述推荐入睡影响参数的第三对应关系，在该第三对应关系中，预置有针对不同入睡需求的推荐入睡影响参数，以便对用户的不同入睡需求提供多样化、有针对性的推荐入睡影响参数。
[0120]
可选地，所述方法还包括：
[0121]
s510：接收用户的反馈数据，根据所述反馈数据调整所述推荐入睡影响参数，即用户使用了推荐入睡影响参数，当推荐入睡影响参数不能满足用户的当前需求或者用户有更好的建议，那么用户可以通过app等方式向服务器进行反馈，根据这一反馈数据来调整推荐入睡影响参数，以满足用户的当前需求。
[0122]
下面以一个具体应用场景为例，来说明本实施例的入睡数据处理方法的应用过程。
[0123]
用户开启带wifi功能的空调器后，对空调器进行配网，并下载安装与该空调器对应的app，在该app上注册账号，然后将该空调器添加至所述app的列表中。
[0124]
用户可以通过遥控器或app设置用户所在空间的温度、湿度、风度、音乐等与用户入睡过程相关联的入睡影响参数，通过已配网成功的监测设备(例如：入睡监测仪)记录用户在入睡过程中产生的数据，将这些数据发送至app，app按照预设时间间隔(比如8s/次)将这些数据上传至服务器；
[0125]
服务器再将这些数据发送至后台，后台提取并分析这些数据得到入睡特征数据，
以确定出入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，具体的，例如可以选取入睡时长小于等于0.5小时的入睡特征数据，将该入睡特征数据对应的温度、湿度等参数进行均值计算，或者，查找出现最多次数的音乐，并以入睡时长为纵轴、出现最多次数的音乐的次数为横轴建立坐标系，用户通过查看该坐标系可以获知最近入睡状况；后台根据满足预设入睡条件的所有目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数；
[0126]
空调器还可以通过app或短信等方式提醒用户及时查看以及询问是否把推荐入睡影响参数设置为默认的入睡影响参数，即每次空调器启动并配网成功后就自动将该推荐入睡影响参数设置为默认的入睡影响参数。
[0127]
假如近段时间用户入睡时长均大于0.5小时，则说明用户入睡情况不佳，因此，后台还可以生成入睡报告，入睡报告中可以包括：用户近段时间的每日入睡时长、与每日入睡时长对应的入睡影响参数等；
[0128]
如果，用户在使用一段空调器后，用户还可以通过app将反馈或建议数据发送至服务器，服务器再将这些反馈或建议数据发送至后台，后台经过分析这些反馈或建议数据调整推荐入睡影响参数。
[0129]
根据本申请实施例的另一方面还提供了一种入睡数据处理装置，参见图3，图3是根据本申请实施例的一种入睡数据处理装置的结构示意图，该入睡数据处理装置包括：
[0130]
第一获取模块601，用于获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据；
[0131]
确定模块602，用于确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户；
[0132]
第二获取模块603，用于获取每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数；
[0133]
生成模块604，用于根据所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数。
[0134]
本实施例通过确定入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户，以便于针对性的获取到每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数，并将该入睡影响参数生成推荐入睡影响参数，从而可以准确地为用户推荐满足预设入睡条件的入睡影响参数，提高了推荐入睡影响参数的准确率，有利于用户获得良好的入睡体验，该实施例的入睡数据处理装置与上一实施例的入睡数据处理方法的具体工作过程基本一致，在此不再赘述。
[0135]
根据本申请实施例的又一方面还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述步骤。
[0136]
上述计算机设备中的存储器、处理器通过通信总线和通信接口进行通信。所述通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
[0137]
存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
[0138]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，
简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0139]
根据本申请实施例的再一方面还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质。
[0140]
可选地，在本申请实施例中，计算机可读介质被设置为存储用于所述处理器执行以下步骤的程序代码：
[0141]
获取至少一个用户入睡过程中的入睡特征数据；
[0142]
确定所述入睡特征数据满足预设入睡条件的目标用户；
[0143]
获取每个所述目标用户所在空间中、与所述目标用户入睡过程相关联的入睡影响参数；
[0144]
根据所有所述目标用户的入睡过程相关联的入睡影响参数生成推荐入睡影响参数。
[0145]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0146]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0147]
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0148]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0149]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0150]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以
存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0151]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

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