CN108346470A - 一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法，通过应用的相关功能获取用户的体征数据、行为数据、运动数据、饮食建议数据，基于数据分析，结合已有数据中的相关性及结构比例关系，计算个人基本信息的概率，根据概率识别个人基本信息的错误可能；对于错误可能性较高的信息，结合线下途径比如现场、电话等方式验证信息的真实性，进而提升产品服务的精准性。本方法在用户主动录入个人信息的基础之上，通过设备、应用后续采集到的体征、运动等信息进行分析，反向验证个人基本信息，提升应用中健康评估、健康预警、饮食运动建议的准确性，达到健康关怀的有效性。

Description

一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法

技术领域

本发明属于信息修正方法技术领域。尤其涉及一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法。

背景技术

随着社会生活水平的不断提高，人们对于健康、养老的深层次需求也在逐步加强。为了满足这方面需求，越来越多的健康类、健身类、养老类移动互联网应用产品在市场中涌现。此类产品大多基于软硬件相结合的形式，通过监测、评估、预警、建议、反馈全流程跟踪方式改善用户的健康状态。为了保证评估、预警、建议的准确性，产品基本都具有性别、年龄等用户基本自然属性信息采集的功能模块，采集的方式主要包括外部系统接入和用户主动录入两种方式。

由于当下快节奏的生活方式和应用体验型用户的存在，使得用户进行个人信息录入的过程中经常会发生主观或者客观填写与实际真实情况不符的个人信息。错误的基本信息，导致在健康类、健身类、养老类APP产品中的体征检测、健康评估、改善建议等功能模块均无法提供正确、有效的内容，进而严重影响到用户在整个应用中的产品体验效果。

发明内容

针对现有移动互联网健康、健身、养老类应用中用户信息采集方法的不足，本发明提出一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法。该方法在用户主动录入个人信息的基础之上，通过设备、应用后续采集到的体征、运动等信息进行分析，反向验证个人基本信息，提升应用中健康评估、健康预警、饮食运动建议的准确性，达到健康关怀的有效性。

实现本发明方法的主要思路是：通过应用的相关功能获取用户的体征数据、行为数据、运动数据、饮食建议数据，基于数据分析，结合已有数据中的相关性及结构比例关系，计算个人基本信息的概率，根据概率识别个人基本信息的错误可能。对于错误可能性较高的信息，结合线下途径比如现场、电话等方式验证信息的真实性，进而提升产品服务的精准性。

一种基于基于大数据技术的用户信息修正方法，包括如下步骤：

(1)获取体征、运动、饮食建议等数据

●通过健康测量设备测量获取体征数据；

●通过手机或者其他移动设备中的系统数据接口获取用户的运动数据；

●通过应用中的饮食建议及行为记录功能，获取用户的饮食偏好；

(2)指标数据间的相关性分析及分布分析

通过数据的相关性分析算法，计算体征、运动、饮食建议等数据与性别、年龄等用户自然属性信息之间的相关性及分布情况。

(3)计算用户自然属性信息的正确真实的可能性

基于体征、运动、饮食建议等数据在性别、年龄等自然属性指标纬度下的的分布情况，分别计算性别、年龄正确的可能性。

(4)用户自然属性信息的核实修正

根据用户自然属性信息的真实性，对指标信息真实可能性较低的用户进行线下核实。核实完之后对指标信息进行验证正确信息标注或者进行错误修改。

与现有技术相比，本发明具有以下明显的优势和有益效果：

(1)本发明提出一种基于健康数据分析技术的自然属性修正方法，能够使得当前的健康、健身、养老类移动互联网应用的数据准确性得到明显提升，进而改善产品评估、预警、推荐的精准性，提高产品的可用性，增强产品的用户粘性。

(2)本发明根据数据分析技术，通过后台服务精准判断出用户的失误或者错误产生的信息，并通过后续的线下场景进行核对修正，全自动的智能化的信息反馈能全面提升产品的层次高度，将大幅改善用户的产品体验和用户对产品的认可度。

附图说明

图1为本发明所涉及方法的流程图；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

本发明所涉及方法的流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，获取指标数据。

●应用软件引导用户通过身高体重仪、血压计、血糖仪、血脂仪、人体成分仪、骨密度仪等健康测量设备测量获取身高、体重、BMI、血压、血糖、血脂、体脂肪率、腰臀比、水分含量、体型、骨密度等体征数据。设备生成数据后，通过网口、串口等形式传输至应用的服务端。

·ios系统和部分安卓系统的手机会提供用户运动相关数据，包括步行步数、时长、步速、爬高、消耗热量等。

●现有市场中健康、健身、养老类APP大部分都具有饮食建议及运动建议的功能模块，通过这些功能模块可以采集到用户在饮食、运动方面的行为数据。包括饮食习惯如卡路里获取量、口味、菜系，运动习惯如运动类型(太极、慢跑、散步、爬山等)，运动量，运动频率等。

步骤2，指标数据分析。

将通过步骤1采集到的用户数据进行数据分析，分别基础指标(性别、年龄)与计算采集指标(体征、运动、饮食建议等)之间的分布关系。从中选取出分布特点明显的指标，例如从腰臀比和性别的分布来看，女性的腰臀比集中分布在0.7～0.8之间，男性的腰臀比分布集中在0.8～0.9之间。

同理，在体脂率、血压、心率、运动习惯等指标方面，性别、年龄都会出现与腰臀比类似的明显分布差异。

步骤3，计算个体用户信息的真实指数。

从数据库中获取单个用户的基本信息及检测采集的体征、运动、饮食建议数据。将该用户的采集数据与步骤2中的分布情况相比较，当该用户的数据出现在非正常区域时，将该指标记录为质疑指标。例如，当某基本信息登记为男性的用户，腰臀比明显低于0.7，则将腰臀比这项指标记录为质疑指标。依此遍历所有相关指标数据，当质疑指标数量超过某个阈值时，可将该用户的性别信息标识为需验证。

步骤4，信息修正。

依据步骤3中标识为需验证的用户自然属性信息，与用户进行交互验证，确认信息的真实性。验证主要有如下三种方式：

第一种方式：通过APP消息提醒或者应用内弹窗功能的形式，让用户进行线上的信息真实性确认，确认后直接更新数据库信息。

第二种方式：通过电话的形式，与用户沟通确认信息真实性后，由后台运营人员更新数据。

第三种方式：健康类数据采集，大多数都有线下运营场景，可通过线下运营人员进行用户基本信息真实性的核实确认，根据核实结果更新数据库信息。

综上，利用本发明可以有效提高用户自然属性信息的准确率，具有一定的社会实际应用价值。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于基于大数据技术的用户信息修正方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取体征、运动、饮食建议等数据

(2)指标数据间的相关性分析及分布分析

通过数据的相关性分析算法，计算体征、运动、饮食建议数据与性别、年龄用户自然属性信息之间的相关性及分布情况；

(3)计算用户自然属性信息的正确真实的可能性

基于体征、运动、饮食建议等数据在性别、年龄等自然属性指标纬度下的的分布情况，分别计算性别、年龄正确的可能性；

(4)用户自然属性信息的核实修正

根据用户自然属性信息的真实性，对指标信息真实可能性较低的用户进行线下核实；核实完之后对指标信息进行验证正确信息标注或者进行错误修改。

2.如权利要求1所述的基于基于大数据技术的用户信息修正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)中通过健康测量设备测量获取体征数据；通过手机或者其他移动设备中的系统数据接口获取用户的运动数据；通过应用中的饮食建议及行为记录功能，获取用户的饮食偏好。

3.如权利要求1所述的基于基于大数据技术的用户信息修正方法，其特征在于，步骤(4)中核实具有如下三种方式：

第一种方式：通过APP消息提醒或者应用内弹窗功能的形式，让用户进行线上的信息真实性确认，确认后直接更新数据库信息；

第二种方式：通过电话的形式，与用户沟通确认信息真实性后，由后台运营人员更新数据；

第三种方式：健康类数据采集，大多数都有线下运营场景，可通过线下运营人员进行用户基本信息真实性的核实确认，根据核实结果更新数据库信息。