CN107066608B - 基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，通过分析老人轨迹信息与概率话题分布向量的关系，将有重大概率的轨迹信息与特定的基础话题联系起来，进而建立老人的习惯兴趣模型，然后将老人的位置信息代入习惯兴趣模型，根据习惯兴趣推荐规则推荐话题模板语料。以及一种用于运行该话题模板语料推荐方法的系统，包括数据采集模块、数据库模块、内容分析模块、话题模板语料推荐模块和消息推送模块。本发明解决了空巢老人长期居住在相对封闭的空间，子女无法了解老人的生活习惯和情感状态而导致的沟通尴尬与障碍、空巢老人的情感问题，在监护老人安全的同时，为子女提供了适合与老人聊天的话题模板语料。

Description

基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法及系统
技术领域
本发明属于老年人监护技术领域，具体涉及一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法及系统。
技术背景
随着社会的发展和传统家庭模式的分解，越来越多的老年人步入了“空巢老人”的行列。子女由于工作、学习、结婚等原因离家，长时间不与老人生活在一起，无法掌握空巢老人的动向，不了解老人的生活状况与情感状态，导致无法有效地与老人沟通，致使空巢老人的情感问题得不到有效排解，空巢老人的心理失调已逐渐成为社会热切关注和亟待解决的问题。
随着物联网技术的不断发展，基于物联网技术的老人关怀系统日趋火热与成熟，对保障老年人的身体健康与生命安全起到了重要作用。基于视频监控的老人监护系统虽然能有效保证老人的人身安全，但却无法保护老人的隐私安全。基于位置的产品与服务受到越来越多的关注，广泛应用于老人监护行业。然而，纵观市面上已有的基于位置信息的老人监护系统和智能硬件，例如智能腕表、防摔报警器，大多只关注老年人的身体健康与居家安全，记录老人的位置轨迹信息却没有将这些重要数据进行有效分析与利用，也没有考虑空巢老人的情感需求。如果能有效分析空巢老人的位置信息，据此推断老人的活动情况、行为习惯、兴趣爱好、情感状态，根据这些分析结果为子女推荐个性化的与老人聊天的话题模板语料，能实现对老人安全、情感全方位的关怀。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法及系统。在现有定位技术与智能传感硬件技术基础上，实时定位老人的位置确保子女可以随时掌握空巢老人的动向，根据老人的轨迹情况并结合老人的个人健康信息分析老人的活动情况、行为习惯、兴趣爱好、情感状态，对这些数据进行分析整理后以话题模板语料的形式推送给子女，告诉子女老人当前的状况、该以何种方式与老人聊天、该以何种话题与老人聊天，有效化解子女与老人的沟通尴尬与障碍，方便子女对老人安全的照顾的同时促进子女主动对老人进行情感关怀，实现对空巢老人的安全、情感全方位立体的关怀，促进社会的和谐发展。
为实现上述目的，本发明的技术实现方案包括：
一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，包括以下步骤：
1)数据采集模块获取老人的位置信息，根据老人的位置信息识别老人的位置区域，并将老人的位置信息和轨迹信息传输给数据库模块；
2)数据库模块存储采集模块采集到的老人轨迹信息、老人个人健康信息和话题模板语料库；
3)内容分析模块根据数据库模块记录的老人轨迹信息以及预存的话题模板语料库和老人个人健康信息，分析老人轨迹信息与概率话题分布向量的关系，将有重大概率的轨迹信息与特定的基础话题联系起来，形成重大概率关系；
4)内容分析模块由轨迹信息与概率话题分布向量的关系导出多个对应的话题概率分布向量，将历史轨迹信息与话题概率分布向量的对应关系建立为老人的习惯兴趣模型，供话题模板语料推荐模块的习惯兴趣推荐模块使用；
5)内容分析模块根据预设的时间窗口，每隔一定时间更新老人的习惯兴趣模型；内容分析模块根据语义分析技术分析特定基础话题与预存的话题模板语料库中一个或多个话题模板语料的相关性强度，基础话题k与第j个话题模板语料的相关性强度表示为 Wkj，将基础话题与一个或多个话题模板语料(按相关性强度由大到小排序)的对应关系存储为基础话题与话题模板语料的相关性模型；
6)数据采集模块获取老人的位置信息，根据老人的位置信息识别老人的位置区域，并将老人的位置信息和轨迹信息传输给话题模板语料推荐模块；
7)话题模板语料推荐模块对数据采集模块获取的老人的位置信息进行预判断，若老人的位置区域；若判断老人处于一般活动场所，则将老人的位置信息代入习惯兴趣模型，然后根据习惯兴趣推荐规则推荐话题模板语料；若判断老人处于室内危险区域，则根据危险预警规则确定是否发出警报。
所述习惯兴趣推荐规则，包括以下步骤：
a)输入老人当前时间段的轨迹信息，根据老人的习惯兴趣模型，生成话题概率分布向量；
b)按话题概率权重由大到小的顺序，依次迭代话题概率分布向量中的所有话题，以话题为索引，基于基础话题与话题模板语料的相关性模型，查找数据库中与此话题相关的多个话题模板语料；
c)迭代完成后得到话题概率分布向量与话题模板语料集合的相关性矩阵H，输出与轨迹信息相关性强度Wj最大的话题模板语料。
所述相关性矩阵H的表达式如式(Ⅰ)所示：
Figure BDA0001281990880000031
式中，K为话题概率分布向量的K个基础话题；Pk为该基础话题在该话题分布向量中的概率，满足
Figure BDA0001281990880000032
n为数据库中话题模板语料库的数量；Wkj为第k个基础话题与第j个话题模板语料的相关性强度；
Wj为轨迹信息与某一话题模板语料的相关性强度，Wj的表达式如式(Ⅱ) 所示：
Figure BDA0001281990880000033
所述危险报警规则，记录老人在危险区域驻留的时间，若超出最大区域驻留时间则发起危险报警；其中，最大区域驻留时间阈值根据老人的行为习惯和个人健康信息决定。
一种用于运行权利要求1所述方法的话题模板语料推荐系统，包括数据采集模块及话题模板语料推荐模块，数据采集模块、数据库模块、内容分析模块、话题模板语料推荐模块及消息推送模块依次连接，数据采集模块还与话题模板语料推荐模块连接；
其中，数据采集模块包括室内定位模块和室外定位模块，用于采集老人的位置信息，并将位置信息传输给数据库模块；
数据库模块用于存储话题模板语料库、老人轨迹信息和个人健康信息；所述话题模板语料库储存与空巢老人的生活现状相关的话题模板语料；
内容分析模块利用数据库模块中的信息，统计分析老人的历史轨迹信息、经常活动区域、老人轨迹信息与概率话题分布向量的关系，建立并更新老人的习惯兴趣模型；内容分析模块根据语义分析技术分析特定基础话题与预存的话题模板语料库中一个或多个话题模板语料的相关性强度，基础话题k与第j个话题模板语料的相关性强度表示为Wkj，将基础话题与一个或多个话题模板语料(按相关性强度由大到小排序)的对应关系存储为基础话题与话题模板语料的相关性模型，话题模板语料推荐模块包括习惯兴趣推荐模块和危险预警模块；所述习惯兴趣推荐模块基于内容分析模块建立的习惯兴趣模型对数据采集模块传输的信息进行分析，推荐合适的话题模板语料；所述危险预警模块用于记录老人在危险区域驻留的时间，并在系统判断老人处于危险状态时发出警报信息；
消息推送模块用于给智能终端推送话题模板推荐模块生成的话题模板及警报信息。
本发明的有益效果主要表现在：
1)对空巢老人进行实时定位，记录老人在特定危险区域的驻留时间，超出最大区域驻留时间阈值则发起危险报警，监护老人的人身安全；
2)对普通活动区域，根据老人兴趣和习惯为子女推荐适合与老人聊天的话题模板语料。
附图说明
图1为本发明实施例的系统结构图；
图2为本发明实施例的推荐流程；
图3为本发明实施例的兴趣话题模板语料匹配推荐规则；
图4为本发明实施例的危险报警规则。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明详细说明。
参照图1，所述的基于空巢老人定位的个性化聊天话题模板语料推荐系统的构成包括：用于采集老人轨迹信息的数据采集模块、用于存储数据的数据库模块、内容分析模块、话题模板语料推荐模块、用于给子女推送话题模板的消息推送模块。
所述的数据采集模块，用于采集老人的位置信息，包括室内定位模块和室外定位模块。
所述的数据库模块用于存储话题模板语料库、老人轨迹信息、老人个人健康信息。
其中，所述的话题模板语料库来源于实际生活中对空巢老人的生活现状的大量调研与调查分析。
其中，所述的个人健康信息包括性别、年龄、身高、体重、病史。病史是指涉及老人心、肺、肝、脾、肾等重大器官的疾病史，例如高血压、糖尿病等。
所述消息推送模块用于将话题模板推荐模块生成的话题模板和危险报警信息推送给子女。
所述内容分析模块用于统计分析老人的历史轨迹信息，分析老人经常活动的区域，老人的轨迹信息与概率话题分布向量的关系，老人的习惯与兴趣模型，分析基础话题与话题语料的相关性模型。
其中，概率话题分布向量是特定基础话题按概率权重大小分布组成的一组话题，特定基础话题包括形如跳舞、下棋、唱戏、听新闻、心情低落等与老人行为、情感相关的话题。轨迹信息“早上7点到8点在公园”可能与话题“散步”、“锻炼”、“广场舞”等有重大概率关系，轨迹信息“在卫生间1小时”、可能与“危险”、“跌倒”、“昏迷”等有重大概率关系。
其中，老人的行为习惯和兴趣模型，根据多个历史轨迹信息，由轨迹信息与概率话题分布向量的关系导出多个对应的话题概率分布向量。将历史轨迹信息与话题概率分布向量的对应关系存储为老人的习惯和兴趣模型。预设时间窗口，每隔一定时间更新老人的习惯和兴趣模型。
所述话题模板语料推荐模块是根据老人当前时间段的位置信息、老人的个人健康信息、行为习惯和兴趣模型推荐模板语料库中内容最合适的话题模板语料。包括习惯兴趣推荐和危险预警两个部分。
参照图2，具体推荐流程为：
1)获取老人的位置信息；
2)识别老人的位置区域，若为一般活动场所则进入步骤3)，若为室内危险区域则进入步骤4)；
3)老人活动区域为一般活动场所，根据习惯兴趣推荐规则推荐话题模板语料；
4)老人活动区域为室内危险区域，根据危险预警规则确定是否报警。
参照图3，所述习惯兴趣推荐规则，输入老人的当前时间段的轨迹信息，根据老人的行为习惯和兴趣模型，生成话题概率分布向量。按话题概率权重由大到小的顺序依次迭代话题概率分布向量中的所有话题，以话题为索引，查找数据库中与此话题相关的多个话题模板语料(话题模板语料按与该话题相关性强度由大到小排序，相关性强度根据语义分析技术得出)，迭代完成后得到话题模板语料集合，输出与轨迹信息相关性强度最大的话题模板语料。
相关性矩阵H定义为：
Figure BDA0001281990880000061
式中：
K为话题概率分布向量的K个基础话题；
Pk为该基础话题在该话题分布向量中的概率，满足
Figure BDA0001281990880000062
n为数据库中话题模板语料库的数量；
Wkj为第k个基础话题与第j个话题模板语料的相关性强度；
轨迹信息与某一话题模板语料的相关性强度Wj定义为:
Figure BDA0001281990880000063
参照图4，所述危险报警规则，记录老人在危险区域驻留的时间，若超出最大区域驻留时间则发起危险报警。最大区域驻留时间阈值根据老人的行为习惯和个人健康信息决定。
实施例1
本发明的数据采集模块可由具有定位功能的智能硬件实现，子女可在手机、电脑等智能终端接收到消息推送。存储老人的个人健康信息包括性别、年龄、身高、体重、病史，以男、67岁、178cm、70kg、高血压普通用户为为例。
获取到老人的历史轨迹信息后，内容分析器对此进行统计分析，获取老人的习惯兴趣模型。例如，预设时间段为1个月，统计近1个月老人的轨迹信息，得到“每天6:30-8:30位于公园”，“每天18:00-19:00位于厨房”，“每天19:30-21:00 位于客厅”，“每天21:30-6:00位于卧室”，“每天早上位于6:00-6:20位洗手间”。“每天6:30-8:30位于公园”对应的概率话题分布向量为“锻炼、散步、太极”，概率分别为0.5、0.3、0.2；“每天19:30-21:00位于客厅”的概率话题分布向量为“看电视、听收音机”，概率分别为0.6、0.4；“每天21:30-6:00位于卧室”对应的话题分布向量为“睡眠、休息”，概率分别为0.9、0.1；“每天早上位于6:00-6:20位洗手间”对应的话题分布向量为“洗漱、上厕所”，概率分别为0.5、0.5。
获取到老人当前位置信息，如“20:00位于客厅”，位于一般活动场所，基于老人的习惯兴趣模型可推断老人当前可能的行为看电视、听收音机，依次查询数据库中与“看电视”、“听收音机”相关的话题模板语料，按前面所述的位置轨迹信息与话题模板语料的相关性定义得到话题模板语料库的集合，集合中的话题模板语料按相关性大小由高到低排序，给子女推送相关性强度最大的一个或几个话题模板语料。最终推送到子女的手机等智能终端上。
获取到老人当前的位置信息为“6:00进入卫生间”，位于室内特定危险区域，开始计时，根据老人的习惯模型可知老人“6:00-6:20位于卫生间”，结合老人的个人健康状况，患有高血压，则相应缩短6:00在卫生间驻留的区域最大时间阈值，当老人在卫生间驻留时间超过阈值，给子女发送危险报警。

Claims (5)

1.一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)数据采集模块获取老人的位置信息，根据老人的位置信息识别老人的位置区域，并将老人的位置信息和轨迹信息传输给数据库模块；
2)数据库模块存储采集模块采集到的老人轨迹信息、老人个人健康信息和话题模板语料库；
3)内容分析模块根据数据库模块记录的老人轨迹信息以及预存的话题模板语料库和老人个人健康信息，分析老人轨迹信息与概率话题分布向量的关系，将有重大概率的轨迹信息与特定的基础话题联系起来，形成重大概率关系；
4)内容分析模块由轨迹信息与概率话题分布向量的关系导出多个对应的话题概率分布向量，将历史轨迹信息与话题概率分布向量的对应关系建立为老人的习惯兴趣模型，供话题模板语料推荐模块的习惯兴趣推荐模块使用；
5)内容分析模块根据预设的时间窗口，每隔一定时间更新老人的习惯兴趣模型；内容分析模块根据语义分析技术分析特定基础话题与预存的话题模板语料库中一个或多个话题模板语料的相关性强度，基础话题k与第j个话题模板语料的相关性强度表示为Wkj，将基础话题与一个或多个话题模板语料，按相关性强度由大到小排序的对应关系存储为基础话题与话题模板语料的相关性模型；
6)数据采集模块获取老人的位置信息，根据老人的位置信息识别老人的位置区域，并将老人的位置信息和轨迹信息传输给话题模板语料推荐模块；
7)话题模板语料推荐模块对数据采集模块获取的老人的位置信息进行预判断，若老人的位置区域；若判断老人处于一般活动场所，则将老人的位置信息代入习惯兴趣模型，然后根据习惯兴趣推荐规则推荐话题模板语料；若判断老人处于室内危险区域，则根据危险预警规则确定是否发出警报。
2.根据权利要求1所述的一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，其特征在于，所述的根据步骤7 )中习惯兴趣推荐规则推荐话题模板语料输出，步骤如下：
a)输入老人当前时间段的轨迹信息，根据老人的习惯兴趣模型，生成话题概率分布向量；
b)按话题概率权重由大到小的顺序，依次迭代话题概率分布向量中的所有话题，以话题为索引，基于基础话题与话题模板语料的相关性模型，查找数据库中与此话题相关的多个话题模板语料；
c)迭代完成后得到话题概率分布向量与话题模板语料集合的相关性矩阵H，输出与轨迹信息相关性强度Wj最大的话题模板语料。
3.根据权利要求2所述的一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，其特征在于，所述相关性矩阵H的表达式如式(Ⅰ)所示：
Figure FDA0002262406520000021
式中，K为话题概率分布向量的K个基础话题；Pk为该基础话题在该话题分布向量中的概率，满足
Figure FDA0002262406520000022
n为数据库中话题模板语料库的数量；Wkj为第k个基础话题与第j个话题模板语料的相关性强度；
Wj为轨迹信息与某一话题模板语料的相关性强度，Wj的表达式如式(Ⅱ)所示：
Figure FDA0002262406520000023
4.根据权利要求2所述的一种基于空巢老人定位的个性化话题模板语料推荐方法，其特征在于，所述的判断老人处于室内危险区域，记录老人在危险区域驻留的时间，若超出最大区域驻留时间则发起危险报警；其中，最大区域驻留时间阈值根据老人的行为习惯和个人健康信息决定。
5.一种用于运行权利要求1所述方法的话题模板语料推荐系统，包括数据采集模块(1)、数据库模块(2)、内容分析模块(3)、话题模板语料推荐模块(4)及消息推送模块(5)，其特征在于，数据采集模块(1)、数据库模块(2)、内容分析模块(3)、话题模板语料推荐模块(4)及消息推送模块(5)依次连接，数据采集模块(1)还与话题模板语料推荐模块(4)连接；
其中，数据采集模块(1)包括室内定位模块和室外定位模块，用于采集老人的位置信息，并将位置信息传输给数据库模块(2)；
数据库模块(2)用于存储话题模板语料库、老人轨迹信息和个人健康信息；所述话题模板语料库储存与空巢老人的生活现状相关的话题模板语料；
内容分析模块(3)利用数据库模块(2)中的信息，统计分析老人的历史轨迹信息、经常活动区域、老人轨迹信息与概率话题分布向量的关系，建立并更新老人的习惯兴趣模型；内容分析模块根据语义分析技术分析特定基础话题与预存的话题模板语料库中一个或多个话题模板语料的相关性强度，基础话题k与第j个话题模板语料的相关性强度表示为Wkj，将基础话题与一个或多个话题模板语料，按相关性强度由大到小排序的对应关系存储为基础话题与话题模板语料的相关性模型，话题模板语料推荐模块(4)包括习惯兴趣推荐模块和危险预警模块；所述习惯兴趣推荐模块基于内容分析模块(3)建立的习惯兴趣模型对数据采集模块(1)传输的信息进行分析，推荐合适的话题模板语料；所述危险预警模块用于记录老人在危险区域驻留的时间，并在系统判断老人处于危险状态时发出警报信息；
消息推送模块(5)用于给智能终端推送话题模板推荐模块生成的话题模板及警报信息。
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