随着互联网技术的迅猛发展以及对人工智能的深入研究,社会智能化已经成为时代发展的必然趋势。智能家居的出现、发展及应用是响应创新型智能化社会发展及互联网+的必然产物,也是其迅速发展崛起的主要原因。随着智能家居产业的发展进步,对智能家居系统的个性化、实时性和智能化要求也越来越高。针对不同家庭的设备情况在客户端进行相匹配的显示,增强客户端和控制面板协同控制时家居状态的实时同步,在大数据挖掘时代背景下挖掘用户行为,使智能家居系统更加自动化、智能化,将是智能家居发展中不可或缺的内容。本文以iOS系统为平台设计并实现了智能家居客户端系统,通过客户端对家居设备进行控制,对环境参数进行检测。使家居列表可以根据家庭实际情况进行变更显示,进一步提高智能家居系统简洁性、规范性、模块化及个性化体验。针对多终端协同控制,实时同步共享各家居状态。在此基础上,以用户行为数据为基础,分析用户行为、挖掘行为关系,生成偏好场景并推荐给用户。本文采用改进后的Apriori关联规则算法实现这一需求,进一步提高智能家居系统的智能化体验。本文主要研究内容如下:1.本文研究了 Apriori算法的挖掘原理及流程,深入分析了 Apriori算法的不足之处,针对Apriori算法的不足及移动平台的限制,本文对Apriori算法进行了改进及优化。最后在移动平台实现了该算法,对比结果发现,优化后的算法效率更高,并且可应用于该系统向用户推荐场景模式。2.在iOS平台上实现了智能家居客户端系统的开发。对客户端系统按软件层级进行设计和实现,通过控制客户端实现了对家居设备的控制和环境参数的检测。通过规范配置文件协议及与家庭网关共享该配置文件,实现家居列表的个性化定制。针对多终端协同控制的情况,采用阻塞式指令控制及监听式状态响应,实时同步共享各家居状态,使各用户准确掌握实时信息。