CN112289405A - 配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN112289405A
CN112289405A CN202011248232.0A CN202011248232A CN112289405A CN 112289405 A CN112289405 A CN 112289405A CN 202011248232 A CN202011248232 A CN 202011248232A CN 112289405 A CN112289405 A CN 112289405A
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孟亚波
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Beijing Shunyuan Kaihua Technology Co Ltd
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Abstract

本申请提出一种配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质,涉及终端技术领域,其中,方法包括:获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合;根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组;根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组;根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。由此,能够实现提升配速推荐的合理性和科学性,满足不同用户的实际运动需求。

Description

配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及终端技术领域,尤其涉及一种配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着人们生活水平和健康意识的不断提高,越来越多的人们通过运动来锻炼自身的体力和耐力。其中,跑步运动,作为一种简单、有效的健康运动方式,受到大众所喜爱。同时,随着智能手机、智能手环等智能终端的兴起和广泛使用,越来越多的人们在跑步时,选择携带具有定位、导航等功能的终端,作为辅助设备,以进行高质量的运动。
相关技术中,智能终端可以根据用户的个人经验来制定配速,即根据用户手动输入的目标完赛配速,向用户进行全程配速推荐,或者,根据用户手动输入的目标距离和目标完赛时间,计算全程的平均配速,以向用户推荐平均配速。
然而,上述配速推荐方式,全程均以固定的速度向用户进行推荐,显然推荐方式并不合理和科学。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
本申请在于提出一种配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质,以实现提升配速推荐的合理性和科学性,满足不同用户的实际运动需求。
本申请第一方面实施例提出了一种配速推荐方法,包括:
获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的所述属性信息,其中,所述属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合;
根据所述多个参考用户对象的所述属性信息,将所述多个参考用户对象划分为多个分组;
根据所述目标用户对象的所述属性信息,从所述多个分组中确定目标分组;
根据所述目标分组内的各所述参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐。
本申请实施例的配速推荐方法,通过获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合,之后,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组,并根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组,最后,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。由此,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
本申请第二方面实施例提出了一种配速推荐装置,包括:
获取模块,用于获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的所述属性信息,其中,所述属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合;
分组模块,用于根据所述多个参考用户对象的所述属性信息,将所述多个参考用户对象划分为多个分组;
确定模块,用于根据所述目标用户对象的所述属性信息,从所述多个分组中确定目标分组;
推荐模块,用于根据所述目标分组内的各所述参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐。
本申请实施例的配速推荐装置,通过获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合,之后,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组,并根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组,最后,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。由此,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
本申请第三方面实施例提出了一种电子设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如本申请第一方面实施例提出的配速推荐方法。
本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例提出的配速推荐方法。
本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时,执行如本申请第一方面实施例提出的配速推荐方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本申请实施例一所提供的配速推荐方法的流程示意图;
图2为本申请实施例二所提供的配速推荐方法的流程示意图;
图3为本申请实施例三所提供的配速推荐方法的流程示意图;
图4为本申请实施例四所提供的配速推荐方法的流程示意图;
图5为本申请实施例五所提供的配速推荐装置的结构示意图;
图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的配速推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
图1为本申请实施例一所提供的配速推荐方法的流程示意图。
本申请实施例以该配速推荐方法被配置于配速推荐装置中来举例说明,该配速推荐装置可以应用于任一电子设备中,以使该电子设备可以执行配速推荐功能,或者,该配速推荐装置还可以应用于与电子设备联网的服务器中,由服务器执行配速推荐功能,并将配速推荐结果发送给电子设备,本申请对此并不做限制。
其中,电子设备可以为任一具有计算能力的设备,例如可以为个人电脑(PersonalComputer,简称PC)、移动终端等,移动终端例如可以为手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。
如图1所示,该配速推荐方法可以包括以下步骤:
步骤101,获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合。
本申请实施例中,目标用户对象可以为当前使用电子设备的对象,比如,以电子设备为穿戴式设备进行示例,目标用户对象可以为当前使用穿戴式设备的用户对象。其中,电子设备中可以存储有目标用户对象的属性信息。
本申请实施例中,运动项目可以为与跑步相关的运动项目,比如,运动项目可以包括400米跑、800米跑、1500米跑、5000米跑、10000米跑、马拉松跑等,其中,马拉松还可以细化为全程马拉松(Full Marathon)、半程马拉松(Half Marathon)、四分马拉松(QuarterMarathon)。例如,目标用户对象可以在电子设备的设置界面输入或者选择运动项目,其中,输入方式包括但不限于触摸输入(如滑动、点击等)、键盘输入、语音输入等。
本申请实施例中,运动项目的用时,是指目标用户对象完成运动项目所花费的时长。该运动项目的用时可以由目标用户对象根据自身需求进行设置或选定。
本申请实施例中,设定时长为预先设置的,比如,该设定时长可以为电子设备的内置程序预先设置,或者,为了提升该方法的适用性,该设定时长还可以由用户进行设置,对此并不作限制。最近设定时长,是指距离当前时刻之前的设定时长,比如,设定时长为5分钟,最近设定时长内的运动量可以为当前时刻之前的五分钟内的运动量。举例而言,当目标用户对象参加马拉松比赛时,最近设定时长内的运动量可以为赛前五分钟内的运动量。
作为一种示例,目标用户对象可以预先在电子设备中手动录入自身对应的属性信息,该属性信息可以包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数(BodyMass Index,简称BMI)、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的至少一个。
作为另一种示例,目标用户对象的属性信息还可以通过相关设备测量,并导入到电子设备中,比如,性别和年龄可以由具有人脸识别功能的设备自动识别并导入到电子设备中,BMI可通过体重计采集目标对象的体重和身高,而后根据体重和身高自动计算得到BMI并导入到电子设备中,最大摄氧量可以通过智能穿戴式设备测量并导入到电子设备中,最近设定时长内的运动量也可以通过智能穿戴式设备根据测量的相关数据计算得到,并导入到电子设备中。
作为又一种示例,可以由电子设备自动识别目标用户对象的性别和年龄,并由电子设备对目标对象的BMI和最大摄氧量进行自动测量,并且,电子设备还可以通过测量相关数据计算得到最近设定时长内的运动量和热量消耗量等信息,本申请对此并不作限制。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于电子设备中时,电子设备可以从本地存储的数据中获取目标用户对象的属性信息,并且,电子设备可以接入无线宽带(Wireless-Fidelity,简称Wi-Fi)网络,当电子设备在线时,可以从服务器中获取多个参考用户对象的属性信息。
作为另一种可能的实现方式,为了降低电子设备的资源占用,提升数据处理的实时性,配速推荐装置还可应用于服务器中,服务器可以接收电子设备发送的目标用户对象的属性信息,并从本地数据库中获取多个参考用户对象的属性信息。
步骤102,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组。
本申请实施例中,在获取到多个参考用户对象的属性信息后,可以将多个参考用户对象进行分组,得到多个分组,其中,属于同一分组的各参考用户对象的属性信息相似。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,可以仅根据多个参考用户对象的运动项目的用时,将多个参考用户对象划分为多个分组。其中,属于同一分组的各参考用户对象的运动项目的用时相似。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,可以根据多个参考用户对象的性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的至少一个,将多个参考用户对象划分为多个分组。其中,属于同一分组的各参考用户对象的性别相同、年龄相同或相似、BMI相同或相似、最大摄氧量相同或相似。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,可以同时根据多个参考用户对象的运动项目的用时,以及,性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的至少一个,将多个参考用户对象划分为多个分组。其中,属于同一分组的各参考用户对象的运动项目的用时相似,并且,性别相同、年龄相同或相似、BMI相同或相似、最大摄氧量相同或相似。
作为一种示例,可以将运动项目的用时、性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的至少一个作为分类特征,根据多个参考用户对象的分类特征,对多个参考用户对象进行聚类,得到多个分组。
作为另一种示例,可以将性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的至少一个作为分类特征,根据多个参考用户对象的分类特征,对多个参考用户对象进行聚类,得到聚类结果,再采用运动项目的用时对聚类结果进行类别细分,得到多个分组。
作为又一种示例,可以优先根据多个参考用户对象的运动项目的用时,对多个参考用户对象进行聚类,得到聚类结果,再采用性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的至少一个作为分类特征,对多个聚类结果进行类别细分,得到多个分组。
作为一种可能的实现方式,可以根据运动健康领域的权威人士的专家知识或行业经验数据,对多个参考用户对象进行分组。
作为另一种可能的实现方式,可以基于机器学习的聚类方式,对多个参考用户对象进行分组。
当然,也可以通过其他方式或者算法,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组,本申请对此并不作限制。例如,可以基于相似度计算算法,计算任意两个参考用户对象的属性信息之间的相似度,根据相似度,对多个参考用户对象进行分组。
其中,计算任意两个参考用户对象的属性信息之间的相似度,可以得到运动项目的用时相似度、性别相似度、年龄相似度、BMI相似度或最大摄氧量相似度,可以根据运动项目的用时、性别、年龄、身高体重指数和最大摄氧量对应的权重,将运动项目的用时相似度、性别相似度、年龄相似度、BMI相似度和最大摄氧量相似度进行加权求和,将加权求和结果,作为两个参考用户对象的属性信息之间的相似度。
步骤103,根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
本申请实施例中,在对多个参考用户对象进行分组,得到多个分组后,可以根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。例如,可以将目标用户对象的属性信息,分别与各个分组中的参考用户对象的属性信息进行相似度计算,将相似度最大的参考用户对象所在的分组,作为目标分组。
步骤104,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
本申请实施例中,距离分段的个数为多个,每个距离分段的长度为设定长度,该设定长度为预先设置的。其中,该设定长度与目标用户对象参加的运动项目有关,比如,当该目标用户对象参加的运动项目为短跑时,设定长度较短,而当该目标用户对象参加的运动项目为长跑时,设定长度较长。举例而言,当目标用户对象参加的运动项目为马拉松时,设定长度可以为5千米(km)。
本申请实施例中,在确定目标用户对象的目标分组后,可以根据目标分组内的各参考用户对象的历史运动数据,对目标用户对象进行配速推荐。具体地,可以根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于电子设备时,电子设备可以从服务器获取目标分组中各参考用户对象的运动监测数据,根据目标分组中各参考用户对象的运动监测数据,计算目标分组中各参考用户对象在每个距离分段的配速,比如,计算得到目标分组中各参考用户对象在0-5km内的配速、5-10km内的配速、10-15km内的配速、等等,而后,根据目标分组内的各参考用户对象在各距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。比如,为了提升推荐结果的合理性,针对每个距离分段,可以将目标分组内的所有参考用户对象在该距离分段的配速的平均值或者中位数,作为向目标用户对象推荐的配速值。
作为另一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于服务器时,服务器可以从本地数据库中获取目标分组中各参考用户对象的运动监测数据,根据目标分组中各参考用户对象的运动监测数据,计算目标分组中各参考用户对象在每个距离分段的配速,而后,根据目标分组内的各参考用户对象在各距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。比如,为了提升推荐结果的合理性,针对每个距离分段,可以将目标分组内的所有参考用户对象在该距离分段的配速的平均值或者中位数,作为向目标用户对象推荐的配速值。
由此,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
本申请实施例的配速推荐方法,通过获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合,之后,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组,并根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组,最后,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。由此,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
为了清楚说明上一实施例,本实施例提供了另一种配速推荐方法,图2为本申请实施例二所提供的配速推荐方法的流程示意图。
如图2所示,该配速推荐方法可以包括以下步骤:
步骤201,获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合。
步骤202,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组。
步骤203,根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
步骤201至203的执行过程可以参见上述实施例中步骤101至103的执行过程,在此不做赘述。
步骤204,根据目标分组内的各参考用户对象的运动监测数据,确定目标分组内的各参考用户对象在各距离分段的配速。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,运动监测数据可以包括周期性采样得到的速度和距离,可以对目标分组内的每一个参考用户对象,统计各距离分段内采样得到的速度,并计算各距离分段内采样得到的速度的均值,将各距离分段的速度的均值作为各距离分段的配速。
在本申请实施例的另一种可能的实现方式中,运动监测数据可以包括周期性采样得到的速度、各速度对应的时间点和距离,可以对目标分组内的每一参考用户对象,统计各距离分段内采样得到的速度对应的时间点,确定各距离分段的运动用时,将各距离分段的设定长度除以对应的运动用时,得到各距离分段的配速。也就是说,可以根据运动监测数据中的各速度对应的时间点和距离,确定每个距离分段中,各参考用户对象的运动用时,针对每个距离分段,可以将该距离分段的距离(即设定长度)除以各参考用户对象的运动用时,得到各参考用户对象在该距离分段的配速。
步骤205,对每一个距离分段,确定目标分组内各参考用户对象的配速均值或配速中值。
本申请实施例中,为了提升推荐结果的合理性,针对每个距离分段,可以将目标分组内的所有参考用户对象在该距离分段的配速的平均值或者中位数,作为向目标用户对象推荐的配速值。即,针对每个距离分段,可以确定目标分组内各参考用户对象的配速均值或配速中值。
步骤206,向目标用户对象推荐每一个距离分段的配速均值或配速中值。
本申请实施例中,在计算得到每个距离分段对应的配速均值或配速中值后,可以向目标用户对象推荐每个距离分段的配速均值或配速中值。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于电子设备时,可以在电子设备的显示界面显示每一个距离分段的配速均值或配速中值,或者,由电子设备语音播报每一个距离分段的配速均值或配速中值,以向目标用户对象推荐每个距离分段的配速均值或配速中值。或者,电子设备还可以将每一个距离分段的配速均值或配速中值发送至目标用户对象的终端(比如手机),由终端对其进行显示或播报,本申请对此并不作限制。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于服务器时,服务器可以将每个距离分段的配速均值或配速中值发送至电子设备,由电子设备进行显示或播报,或者,由电子设备转发至目标用户对象的终端(比如手机),由终端对其进行显示或播报,本申请对此并不作限制。
本申请实施例的配速推荐方法,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,为了进一步提升配速推荐的合理性和科学性,参考用户对象并非为服务器中已存储的任一用户对象,而是,根据目标用户对象所参加的运动项目确定的。下面结合实施例三,对上述过程进行详细说明。
图3为本申请实施例三所提供的配速推荐方法的流程示意图。
如图3所示,该配速推荐方法可以包括以下步骤:
步骤301,获取目标用户对象选定的运动项目。
本申请实施例中,运动项目可以为与跑步相关的运动项目,比如,运动项目可以包括400米跑、800米跑、1500米跑、5000米跑、10000米跑、马拉松跑等,其中,马拉松还可以细化为全程马拉松(Full Marathon)、半程马拉松(Half Marathon)、四分马拉松(QuarterMarathon)。
本申请实施例中,目标用户对象可以在电子设备的设置界面输入或者选择运动项目,其中,输入方式包括但不限于触摸输入(如滑动、点击等)、键盘输入、语音输入等。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于电子设备时,电子设备可以对用户操作进行监听,当监测到用户触发了运动项目的选定操作或者输入操作时,可以获取选定的运动项目。
作为另一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于服务器时,电子设备可以将目标用户对象选定的运动项目发送至服务器,相应的,服务器可以接收上述目标用户对象选定的运动项目。
步骤302,将完成过运动项目的用户对象,作为参考用户对象。
作为一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于电子设备时,电子设备可以从服务器侧查询完成过上述运动项目的用户对象,作为参考用户对象。
作为另一种可能的实现方式,当配速推荐装置应用于服务器时,服务器可以直接在本地数据库中查询已完成过上述运动项目的用户对象,作为参考用户对象。
其中,本地数据库中存储有各用户对象的标识,与属性信息、运动监测数据、完成过的运动项目之间的对应关系。从而,本申请中,服务器可以根据上述运动项目,查询上述对应关系,确定对应的用户对象的标识,根据用户对象的标识,确定对应的用户对象,并作为参考用户对象。
步骤303,获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合。
步骤304,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组。
步骤305,根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
步骤306,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
步骤303至306的执行过程可以参见上述实施例中步骤101至104的执行过程,或者,参见上述实施例中步骤201至206的执行过程,在此不做赘述。
作为一种应用场景,当用户参加马拉松比赛时,用户只需选择具体的运动项目,比如为半程马拉松,配速推荐装置即可根据历史运动数据,自动向其推荐全程中不同距离分段的配速策略。相较于现有技术中,以固定配速进行推荐时,如果用户需要调整配速,需要手动进行阶梯式的调整,比如调整为逐渐加快、全程匀速和逐渐减慢的配速策略模式而言,本申请无需用户手动修改配速策略,可以简化用户操作,改善用户的使用体验。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,目标用户对象还可以根据自身需求,选定或者设置运动项目的用时,从而配速推荐装置可以同时根据运动项目以及该运动项目的用时,自动为其进行配速推荐,以满足目标用户对象的实际运动需求。也就是说,上述图1至图3中,属性信息可以包括运动项目的用时,以及,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合。其中,该运动项目的用时可以为目标用户对象根据自身需求进行设置或选定的。
下面结合实施例四,对上述过程进行详细说明。
图4为本申请实施例四所提供的配速推荐方法的流程示意图。
如图4所示,该配速推荐方法可以包括以下步骤:
步骤401,获取目标用户对象选定的运动项目。
步骤402,将完成过运动项目的用户对象,作为参考用户对象。
步骤401至402可以参见上述实施例中步骤301至302的执行过程,在此不做赘述。
步骤403,根据多个参考用户对象的运动监测数据,对多个参考用户对象分别确定完成运动项目的用时。
本申请实施例中,运动项目的用时,是指参考用户对象完成该运动项目所花费的时长。
本申请实施例中,运动监测数据可以包括周期性采样得到的速度、各速度对应的时间点和距离,可以对目标分组内的每一参考用户对象,统计各距离分段内采样得到的速度对应的时间点,确定各距离分段的运动用时,从而将各距离分段的运动用时相加,可以得到完成该运动项目的用时。
步骤404,响应于目标用户对象的选择操作,确定目标用户对象选定的运动项目的用时。
本申请实施例中,在根据多个参考用户对象的运动监测数据,对多个参考用户对象分别确定完成上述运动项目的用时后,可以对多个参考用户对象完成上述运动项目的用时进行显示,从而目标用户对象可以根据自身需求,从上述多个运动项目的用时中选择一个,作为目标用户对象选定的运动项目的用时。相应的,电子设备可以响应于目标用户对象的选择操作,确定目标用户对象选定的运动项目的用时。
需要说明的是,本申请中仅以步骤403至步骤402之后执行进行示例,实际应用时,步骤403-404还可以在步骤401之前执行,本申请对此并不做限制。
应当理解的是,目标用户对象还可以在电子设备的设置界面输入或者选择运动项目以及运动项目的用时,本申请对此并不做限制。
步骤405,获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,以及包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的至少一个。
需要说明的是,本申请中仅以步骤405至步骤404之后执行进行示例,实际应用时,步骤405还可以在步骤403之前执行,或者,步骤405还可以与步骤403-404并列执行,本申请对此并不做限制。
步骤406,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组。
本申请实施例中,配速推荐装置可以根据运动项目的用时,对多个参考用户对象进行划分,得到多个分组。或者,配速推荐装置可以同时根据运动项目的用时,以及性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的至少一个,对多个参考用户对象进行划分,得到多个分组。其中,属于同一分组的各参考用户对象的属性信息相似。比如,属于同一分组的各参考用户对象的运动项目的用时相似、性别相同、年龄相同或相似、BMI相同或相似、最大摄氧量相同或相似。
例如,可以根据基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering ofApplications with Noise,简称DBSCAN)、平衡迭代削减聚类算法(Balanced IterativeReducing and Clustering Using Hierarchies,简称BIRCH)、层次聚类算法(ClusteringUsing Representatives,简称CURE)等聚类算法,对多个参考用户对象进行聚类,得到多个分组,属于同一分组的各参考用户对象的属性信息相似。
作为一种示例,可以将运动项目的用时、性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为分类特征,根据多个参考用户对象的分类特征,对多个参考用户对象进行聚类,得到多个分组。
作为另一种示例,可以将性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为分类特征,根据多个参考用户对象的分类特征,对多个参考用户对象进行聚类,得到聚类结果,再采用运动项目的用时对聚类结果进行类别细分,得到多个分组。
作为又一种示例,可以优先根据多个参考用户对象的运动项目的用时,对多个参考用户对象进行聚类,得到聚类结果,再采用性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为分类特征,对多个聚类结果进行类别细分,得到多个分组。
步骤407,根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
本申请实施例中,在对多个参考用户对象进行分组,得到多个分组后,可以根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
作为一种示例,可以将运动项目的用时、性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为特征,对目标用户对象进行分类,从多个分组中确定目标分组。
作为另一种示例,可以将性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为特征,对目标用户对象进行分类之后,再采用运动项目的用时对分类结果进行类别细分,确定目标分组。
作为又一种示例,可以优先采用运动项目的用时对目标用户对象进行分类之后,再采用性别、年龄、身高体重指数或最大摄氧量中的一个或多个组合作为特征,对目标用户对象进行类别细分,确定目标分组。
步骤408,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
本申请实施例中,配速推荐装置在从多个分组中确定目标用户对象所属的目标分组后,可以根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
作为一种应用场景,当用户参加马拉松比赛时,用户只需选择具体的运动项目和该运动项目的用时,比如,选择的运动项目为半程马拉松,半程马拉松的用时为2小时,则配速推荐装置即可从历史运动数据中查找类似的用时、同样的性别和年龄、类似的BMI和最大摄氧量的数据,所对应的用户对象,作为参考用户对象,根据参考用户对象的历史运动数据,自动向其推荐全程中不同距离分段的配速策略。
相较于现有技术中,以固定配速进行推荐时,如果用户需要调整配速,需要手动进行阶梯式的调整,比如调整为逐渐加快、全程匀速和逐渐减慢的配速策略模式而言,本申请无需用户手动修改配速策略,可以简化用户操作,改善用户的使用体验。并且,相较于现有技术中,通过将运动项目对应的全程运动距离与用户设置的运动项目的用时进行做比值,来得到固定配速并进行推荐的方式而言,可以提升配速推荐的合理性和科学性。
为了实现上述实施例,本申请还提出一种配速推荐装置。
图5为本申请实施例五所提供的配速推荐装置的结构示意图。
如图5所示,该配速推荐装置100可以包括:获取模块110、分组模块120、确定模块130以及推荐模块140。
其中,获取模块110,用于获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合。
分组模块120,用于根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组。
确定模块130,用于根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组。
推荐模块140,用于根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,推荐模块140,具体用于:对每一个距离分段,确定目标分组内各参考用户对象的配速均值或配速中值;向目标用户对象推荐每一个距离分段的配速均值或配速中值。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,确定模块130,还用于:根据目标分组内的各参考用户对象的运动监测数据,确定目标分组内的各参考用户对象在各距离分段的配速。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,运动监测数据包括周期性采样得到的速度和距离;确定模块130,具体用于:对目标分组内的每一参考用户对象,统计各距离分段内采样得到的速度,以将各距离分段的速度的均值作为各距离分段的配速。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,当属性信息包括运动项目的用时时,获取模块110,具体用于:根据多个参考用户对象的运动监测数据,对多个参考用户对象分别确定完成运动项目的用时;响应于目标用户对象的选择操作,确定目标用户对象选定的运动项目的用时。
在本申请实施例的一种可能的实现方式中,获取模块110,还用于:获取目标用户对象选定的运动项目;将完成过运动项目的用户对象,作为参考用户对象。
需要说明的是,前述对配速推荐方法实施例的解释说明也适用于该实施例的配速推荐装置100,此处不再赘述。
本申请实施例的配速推荐装置,通过获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息,其中,属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合,之后,根据多个参考用户对象的属性信息,将多个参考用户对象划分为多个分组,并根据目标用户对象的属性信息,从多个分组中确定目标分组,最后,根据目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对目标用户对象进行配速推荐。由此,结合目标用户对象的属性信息,与参考用户对象的属性信息和历史运动数据,进行配速自动推荐,可以提升配速推荐的合理性和科学性,并且,针对每个距离分段,均向目标用户对象推荐对应的配速值,相对于现有技术中全程向用户推荐固定配速的方式,可以进一步提升配速推荐的合理性和科学性,可以满足不同用户的实际运动需求。
为了实现上述实施例,本申请还提出一种电子设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时,实现如本申请上述实施例提出的配速推荐方法。
为了实现上述实施例,本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请上述实施例提出的配速推荐方法。
为了实现上述实施例,本申请还提出一种计算机程序产品,当计算机程序产品中的指令处理器执行时,执行如本申请上述实施例提出的配速推荐方法。
图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。图6显示的电子设备12仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture;以下简称:ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture;以下简称:MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation;以下简称:VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection;以下简称:PCI)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如:光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory;以下简称:CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory;以下简称:DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户对象能与该电子设备12交互的设备通信,和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network;以下简称:LAN),广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现前述实施例中提及的方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如,如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种配速推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的所述属性信息,其中,所述属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合;
根据所述多个参考用户对象的所述属性信息,将所述多个参考用户对象划分为多个分组;
根据所述目标用户对象的所述属性信息,从所述多个分组中确定目标分组;
根据所述目标分组内的各所述参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐。
2.根据权利要求1所述的配速推荐方法,其特征在于,所述根据所述目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐,包括:
对每一个所述距离分段,确定所述目标分组内各所述参考用户对象的配速均值或配速中值;
向所述目标用户对象推荐每一个所述距离分段的所述配速均值或所述配速中值。
3.根据权利要求2所述的配速推荐方法,其特征在于,所述根据所述目标分组内的各参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐之前,还包括:
根据所述目标分组内的各所述参考用户对象的运动监测数据,确定所述目标分组内的各所述参考用户对象在各所述距离分段的配速。
4.根据权利要求3所述的配速推荐方法,其特征在于,所述运动监测数据包括周期性采样得到的速度和距离;所述根据所述目标分组内的各所述参考用户对象的运动监测数据,确定所述目标分组内的各所述参考用户对象在各所述距离分段的配速,包括:
对所述目标分组内的每一所述参考用户对象,统计各所述距离分段内采样得到的速度,以将各所述距离分段的所述速度的均值作为各所述距离分段的配速。
5.根据权利要求1-4任一项所述的配速推荐方法,其特征在于,当所述属性信息包括运动项目的用时时,所述获取多个参考用户对象的属性信息和目标用户对象的属性信息,包括:
根据所述多个参考用户对象的运动监测数据,对所述多个参考用户对象分别确定完成所述运动项目的用时;
响应于所述目标用户对象的选择操作,确定所述目标用户对象选定的所述运动项目的用时。
6.根据权利要求1-4任一项所述的配速推荐方法,其特征在于,所述获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的属性信息之前,还包括:
获取所述目标用户对象选定的运动项目;
将完成过所述运动项目的用户对象,作为所述参考用户对象。
7.一种配速推荐装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标用户对象的属性信息,以及多个参考用户对象的所述属性信息,其中,所述属性信息包括运动项目的用时,和/或,包括性别、年龄、身高体重指数、最大摄氧量或最近设定时长内的运动量中的一个或多个组合;
分组模块,用于根据所述多个参考用户对象的所述属性信息,将所述多个参考用户对象划分为多个分组;
确定模块,用于根据所述目标用户对象的所述属性信息,从所述多个分组中确定目标分组;
推荐模块,用于根据所述目标分组内的各所述参考用户对象在各设定长度的距离分段的配速,对所述目标用户对象进行配速推荐。
8.根据权利要求7所述的配速推荐装置,其特征在于,所述推荐模块,具体用于:
对每一个所述距离分段,确定所述目标分组内各所述参考用户对象的配速均值或配速中值;
向所述目标用户对象推荐每一个所述距离分段的所述配速均值或所述配速中值。
9.根据权利要求8所述的配速推荐装置,其特征在于,所述确定模块,还用于:
根据所述目标分组内的各所述参考用户对象的运动监测数据,确定所述目标分组内的各所述参考用户对象在各所述距离分段的配速。
10.根据权利要求9所述的配速推荐装置,其特征在于,所述运动监测数据包括周期性采样得到的速度和距离;所述确定模块,具体用于:
对所述目标分组内的每一所述参考用户对象,统计各所述距离分段内采样得到的速度,以将各所述距离分段的所述速度的均值作为各所述距离分段的配速。
11.根据权利要求7-10任一项所述的配速推荐装置,其特征在于,当所述属性信息包括运动项目的用时时,所述获取模块,具体用于:
根据所述多个参考用户对象的运动监测数据,对所述多个参考用户对象分别确定完成所述运动项目的用时;
响应于所述目标用户对象的选择操作,确定所述目标用户对象选定的所述运动项目的用时。
12.根据权利要求7-10任一项所述的配速推荐装置,其特征在于,所述获取模块,还用于:
获取所述目标用户对象选定的运动项目;
将完成过所述运动项目的用户对象,作为所述参考用户对象。
13.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-6中任一所述的配速推荐方法。
14.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的配速推荐方法。
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