CN116913541A - 基于物联网的健康数据共享方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的健康数据共享方法及系统。该方法包括以下步骤：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据。本发明实现了高效、准确的健康数据共享。

Description

基于物联网的健康数据共享方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据处理技术，尤其涉及一种基于物联网的健康数据共享方法及系统。
背景技术
在现代社会，健康数据的收集和管理变得越来越重要。随着物联网技术的发展和应用，越来越多的健康设备与系统被广泛应用于医疗机构、生活环境和个人日常生活中，用于收集和监测个人的健康数据，这些健康设备可以包括智能手表、健康传感器、医疗仪器等。然而，由于健康数据分散在不同的设备和系统中，数据的共享和集成成为了一个挑战，传统的健康数据共享方法往往效率不高，准确性较低，因此，需要一种智能化的健康数据共享方法及系统。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于物联网的健康数据共享方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于物联网的健康数据共享方法，包括以下步骤：
步骤S1：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
步骤S2：对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
步骤S3：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
步骤S4：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
步骤S5：对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
步骤S6：利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过物联网技术获取用户的健康数据，包括心率、血压、步数等，实现了数据的实时采集和传输，利用特征工程法对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而生成了用户健康特征数据，进行动态行为分析，可以对用户的健康数据进行综合评估和行为模式识别，从而获取用户健康动态行为数据，通过群体关联分析，可以发现不同用户之间的健康行为关联和相似性，从而生成用户健康群体关联数据，有助于进行群体级别的健康分析和研究，进行时序分析，可以对用户的健康动态行为数据进行时间序列的建模和分析，揭示出用户的行为模式和变化趋势，从而生成用户健康动态行为时序数据，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户隐私和数据安全，同时生成匿名化的用户健康动态行为数据，减少了个体敏感信息的泄露风险，对匿名化的用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据映射为固定长度的哈希值，实现数据的压缩和加密，同时确保数据的唯一性和完整性，将用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将数据划分为多个独立的节点，实现数据的分布式存储和管理，提高系统的可扩展性和灵活性，基于节点划分，将用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，可以将数据转化为矩阵形式，方便进行后续的矩阵运算和分析，为数据共享和建模提供基础，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，可以定义和实现各种业务逻辑和规则，确保用户健康数据的安全性和可信度，基于用户健康动态行为智能合约，构建去中心化网络拓扑结构，将用户健康数据分布在多个节点上，并建立节点之间的连接和通信，实现了数据的去中心化存储和传输，构建用户健康动态行为区块链网络，可以提供数据共享和交换的平台，确保用户数据的透明性、不可篡改性和可追溯性，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，可以优化网络结构、节点分配和通信机制，提高网络的性能和效率，构建用户健康区块链网络模型，可以实现健康数据的共享和交互，促进医疗机构、研究机构和个人之间的数据共享和合作，为健康管理、疾病预防和医疗决策提供支持。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：基于物联网获取用户健康数据；
步骤S12：利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；
步骤S13：对用户健康特征数据进行行为模式分析，生成用户健康行为模式数据；
步骤S14：基于用户健康行为模式数据对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据。
本发明通过实时采集用户的健康数据：通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括心率、血压、血氧饱和度、体温等，物联网设备可以监测多种健康指标，提供全面的健康监测，帮助用户及时了解自己的健康状况，特征工程可以对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而降低数据维度和去除噪声，提高数据的质量和可解释性，通过特征提取，可以揭示出隐藏在健康数据中的潜在特征，如心率的变异性、血压的波动情况等，有助于深入理解用户的健康状态，通过行为模式分析，可以识别用户的习惯和行为规律，如作息时间、运动习惯等，从而了解用户的生活方式对健康的影响，根据用户的行为模式，可以为用户提供个性化的健康建议和推荐，帮助他们改善生活习惯、预防疾病等，通过动态行为分析，可以观察和分析用户的健康特征数据随时间的变化趋势，如心率的变化、血压的波动等，有助于监测和预测用户的健康状态，基于动态行为分析，可以实时监测用户的健康状况，并提供相应的健康提醒和警示，帮助用户及时采取措施保持健康。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对用户健康动态行为数据进行聚类分析，生成用户健康动态行为聚类数据；
步骤S22：对用户健康动态行为聚类数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；
步骤S23：利用用户动态行为趋势预测公式对用户健康群体关联数据进行行为趋势预测计算，以生成用户动态行为趋势预测数据；
步骤S24：基于用户健康群体关联数据对用户动态行为趋势预测数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据。
本发明通过聚类分析可以将用户健康动态行为数据划分为不同的组群，每个组群代表一种行为模式的集合，从而揭示出用户之间的行为相似性，通过了解用户所属的行为模式群组，可以为用户提供与其行为模式相适应的个性化健康行为建议，帮助他们改善生活方式、预防疾病等，群体关联分析可以发现不同用户群体之间的关联关系，例如某些行为模式群体可能更容易出现特定的健康问题，或者某些行为模式群体之间存在相互影响的关系，了解用户群体之间的关联性可以帮助制定群体级别的健康干预策略，例如在某个群体中发现某种行为与健康问题的关联，可以针对该群体提供相应的预防措施或干预方案，通过应用动态行为趋势预测公式，可以基于用户的历史行为数据和群体关联数据，预测用户未来的健康行为趋势，例如预测某个行为模式群体的增长趋势或变化趋势，动态行为趋势预测数据可以为健康管理、政策制定等方面的决策提供依据，帮助制定相应的健康规划和干预措施，通过时序分析，可以揭示用户健康动态行为数据的时序变化特征，例如某个行为模式的季节性变化、周期性变化等，有助于了解用户的行为模式随时间的演变趋势，时序数据可以为健康决策和干预安排提供更具体的时间信息，例如在特定时间段内，某个行为模式的活跃度较高，可以相应地安排健康活动或提供相关服务。
优选地，步骤S23中的用户动态行为趋势预测公式具体为：其中，/>为用户动态行为趋势预测值，/>为预测结果幅度值，/>为时间对动态行为的影响缩放因子，/>为预测的时间点，/>为用户动态行为归一化因子，/>为用户动态行为的随时间的衰减值，/>为用户运动次数，/>为用户长期健康等级评价值，/>为社区环境健康评价值，/>为时间的极限值，为用户行为的长期趋势计算因子，/>为用户年龄，/>为用户情绪评价值。
本发明通过表示预测结果的幅度值，通过对时间进行对数运算，可以对幅度值进行调整，使其更合理地随时间变化，可以预测结果在不同时间点上的合理幅度变化，通过对动态行为进行开方运算和与时间的相乘，可以调整动态行为的幅度和衰减趋势，使其更符合实际情况。这有助于对用户动态行为的趋势进行预测。通过表示用户长期健康等级评价值和社区环境健康评价值的影响，其中F是用户长期健康等级评价值G是社区环境健康评价值，x是时间的极限值H是用户行为的长期趋势计算因子，通过将这些因素与时间的极限值进行乘积和对数运算，可以考虑用户长期健康等级和社区环境对动态行为趋势的影响。可以综合考虑用户的整体健康状况和环境因素，对动态行为趋势进行预测。通过/>表示用户年龄和情绪评价值的影响，其中I是用户年龄，J是用户情绪评价值。通过对用户年龄、情绪评价值和时间的偏导数运算，并与时间的对数进行乘积，可以综合考虑用户的个人特征和情感状态，对动态行为趋势进行预测。公式考虑了不同因素对用户动态行为趋势的影响，通过数学运算对这些因素进行调整和综合，以实现更准确的预测。可以预测用户动态行为趋势时，综合考虑用户特征、时间因素、健康状况和环境因素，提供有益的预测结果。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，生成用户健康动态行为时序序列；
步骤S32：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序序列进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；
步骤S33：利用哈希编码法对匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，生成用户健康动态行为编码；
步骤S34：对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，以生成用户健康动态行为哈希编码。
本发明通过对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，可以将连续的时间数据分割为多个时序序列，每个序列代表一段时间内的行为模式，时序序列可以提供更详细和精确的行为信息，例如用户在不同时间段内的活动强度、睡眠质量等，有助于更全面地了解用户的健康状况和行为模式，差分隐私技术可以对用户的健康动态行为时序序列进行加噪处理，添加一定的噪声，从而在保护用户隐私的同时提供对数据的合理分析，经过加噪匿名化处理后，生成的匿名化用户健康动态行为数据不再关联到具体的个人身份，有助于减少数据泄露风险，哈希编码法可以将匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，将原始数据映射为相对较短的编码，从而实现数据的压缩和存储效率的提高，哈希编码转换后的用户健康动态行为编码不再包含原始数据的明确信息，有助于保护数据的安全性和隐私，对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，可以将编码转换为一组唯一的哈希编码，用作数据的索引和标识，通过哈希编码映射，可以实现对用户健康动态行为数据的快速访问和检索，提高数据查询和分析的效率。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；
步骤S42：利用用户健康动态行为数据节点相似度计算公式对用户健康动态行为数据节点进行节点相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S43：基于节点相似度数据对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵。
本发明通过对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将编码分组为多个节点，每个节点代表一个数据子集或数据簇，节点划分可以实现对用户健康动态行为数据的分区和管理，使得数据处理和分析可以在更小的数据单元上进行，提高计算效率，通过节点相似度计算公式，可以对用户健康动态行为数据节点之间的相似度进行量化计算，衡量它们之间的相似程度，节点相似度数据可以帮助发现用户健康动态行为数据节点之间的关联性和相似模式，揭示潜在的数据关系和规律，基于节点相似度数据，可以构建用户健康动态行为数据节点之间的相似度矩阵，其中矩阵元素表示节点之间的相似度值，生成的用户健康动态行为矩阵可以进行可视化展示和进一步的数据分析，例如聚类分析、关联规则挖掘等，以揭示数据的结构和模式。
优选地，步骤S42中的用户健康动态行为数据节点相似度计算公式具体为：其中，/>为用户健康动态行为数据节点相似值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点，/>为用户健康动态行为数据节点的总数，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的权重值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的差值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的频率值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的相位值，/>为用户健康动态行为数据节点关联值调整因子。
本发明通过表示了节点的权重和差异的自然对数。通过对所有节点的权重和差异进行求和，可以综合考虑整个数据集中节点的重要性和差异性。可以捕捉全局的数据模式和特征，通过节点频率和相位特征的平方根。通过对所有节点的频率和相位特征进行求和，可以综合考虑整个数据集中的频率和相位特征。可以捕捉全局的动态行为模式和时序特征。累加求和操作考虑了所有节点之间的相似性。每个节点的相似性都对最终的求和结果有贡献，因此可以综合考虑节点之间的相互影响，可以发现节点之间的关联和群体行为，通过/>将节点的权重和差异与调整因子相结合，可以平衡节点的重要性和差异对相似值的影响，确保相似值的合理度量和比较。调整因子对节点相似值进行标准化。通过将节点的权重和差异调整为相同的量级，可以消除它们的尺度差异，使得相似值在不同节点之间具有可比性，可以更准确地衡量节点之间的相似度，通过量化节点的重要性和差异性、突出特征差异，并通过调整因子对节点相似值进行标准化和调整，实现了对节点相似值的标准化和调整，使得相似值具备可比性并更准确地反映节点之间的相似程度。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对用户健康动态行为节点进行合约分析，生成用户健康动态行为智能合约逻辑；
步骤S52：利用用户健康动态行为智能合约逻辑对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；
步骤S53：基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S54：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成用户健康动态行为区块链创世区块；
步骤S55：利用分布式指定共识算法对用户健康动态行为区块链创世区块进行区块链网络构建，构建用户健康动态行为区块链网络；
本发明通过对用户健康动态行为节点进行合约分析，可以提取节点之间的逻辑关系和规则，并生成相应的智能合约逻辑，用户健康动态行为智能合约逻辑可以明确定义用户行为的规则和条件，例如行为奖励机制、数据共享规则等，为后续的智能合约编辑提供基础，根据用户健康动态行为智能合约逻辑，对每个节点进行智能合约编辑，将逻辑规则转化为可执行的智能合约代码，用户健康动态行为智能合约可以自动执行合约逻辑，实现基于预设规则的自动化行为管理和数据处理，利用用户健康动态行为智能合约，可以构建基于区块链的去中心化网络拓扑结构，其中每个节点代表一个参与者或数据存储节点，基于区块链网络拓扑结构，用户可以安全地共享健康动态行为数据，同时建立信任机制，确保数据的真实性和可靠性，通过对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，可以优化网络的性能、可扩展性和安全性，重构后的拓扑结构形成用户健康动态行为区块链的创世区块，作为区块链网络的起始点和基础，利用分布式指定共识算法，对用户健康动态行为区块链的创世区块进行验证和共识，逐步构建整个区块链网络，构建的用户健康动态行为区块链网络可以实现分布式数据存储和共享，提高数据的安全性、可用性和可追溯性。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用神经网络算法对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，以生成用户健康动态行为神经区块链网络；
步骤S62：对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积，生成用户健康动态行为区块链卷积网络；
步骤S63：对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过应用神经网络算法，可以对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，提高网络性能、效率和安全性，神经网络算法可以根据网络的实际情况进行自适应学习和调整，进一步优化区块链网络结构和参数设置。通过对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积操作，可以提取网络中节点之间的局部特征和关联性，有助于更准确地描述节点之间的交互模式。用户健康动态行为区块链卷积网络可以通过膨胀卷积操作，提取更丰富的特征表示，从而更好地反映健康数据的内在结构和关联关系。通过对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，可以发现潜在的模式、规律和关联关系，为健康数据的分析和应用提供基础。构建的用户健康区块链网络模型可以用于执行健康数据的共享，提供安全、可控的数据共享环境，促进跨机构、跨领域的合作和研究。
在本说明书中，提供一种基于物联网的健康数据共享系统，包括：
动态行为模块，基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
群体关联模块，对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
数据编码模块，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
节点划分模块，对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
区块链网络模块，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
模型构建模块，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过构建基于物联网的健康数据共享系统，通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括生理指标、运动数据等，为后续的分析和处理提供数据基础，应用特征工程方法，可以从原始健康数据中提取出有代表性的特征，减少数据维度，提高数据表达能力，对用户健康特征数据进行分析，可以揭示用户的健康行为模式和趋势，帮助了解用户的健康状况和行为习惯，通过对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，可以识别用户之间的关联关系和相互影响，发现群体行为规律和趋势，基于用户健康群体关联数据，对用户健康动态行为数据进行时序分析，可以揭示用户的行为演化过程、周期性变化等信息，为进一步的分析和预测提供基础，应用差分隐私技术，对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户的隐私信息不被泄露或识别，通过匿名化处理，将用户健康动态行为时序数据转化为匿名化的数据形式，降低数据的敏感性和可识别性，对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据表示为唯一的哈希值，方便数据的存储和识别，通过对用户健康动态行为哈希编码进行划分，将数据划分为不同的节点，便于数据管理和处理，将用户健康动态行为数据节点构建成矩阵形式，可以更方便地进行矩阵计算和分析，揭示节点之间的关联关系和影响力。
附图说明
图1为本发明一种基于物联网的健康数据共享方法及系统的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种基于物联网的健康数据共享方法及系统。所述基于物联网的健康数据共享方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了基于物联网的健康数据共享方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
步骤S2：对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
步骤S3：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
步骤S4：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
步骤S5：对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
步骤S6：利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过物联网技术获取用户的健康数据，包括心率、血压、步数等，实现了数据的实时采集和传输，利用特征工程法对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而生成了用户健康特征数据，进行动态行为分析，可以对用户的健康数据进行综合评估和行为模式识别，从而获取用户健康动态行为数据，通过群体关联分析，可以发现不同用户之间的健康行为关联和相似性，从而生成用户健康群体关联数据，有助于进行群体级别的健康分析和研究，进行时序分析，可以对用户的健康动态行为数据进行时间序列的建模和分析，揭示出用户的行为模式和变化趋势，从而生成用户健康动态行为时序数据，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户隐私和数据安全，同时生成匿名化的用户健康动态行为数据，减少了个体敏感信息的泄露风险，对匿名化的用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据映射为固定长度的哈希值，实现数据的压缩和加密，同时确保数据的唯一性和完整性，将用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将数据划分为多个独立的节点，实现数据的分布式存储和管理，提高系统的可扩展性和灵活性，基于节点划分，将用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，可以将数据转化为矩阵形式，方便进行后续的矩阵运算和分析，为数据共享和建模提供基础，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，可以定义和实现各种业务逻辑和规则，确保用户健康数据的安全性和可信度，基于用户健康动态行为智能合约，构建去中心化网络拓扑结构，将用户健康数据分布在多个节点上，并建立节点之间的连接和通信，实现了数据的去中心化存储和传输，构建用户健康动态行为区块链网络，可以提供数据共享和交换的平台，确保用户数据的透明性、不可篡改性和可追溯性，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，可以优化网络结构、节点分配和通信机制，提高网络的性能和效率，构建用户健康区块链网络模型，可以实现健康数据的共享和交互，促进医疗机构、研究机构和个人之间的数据共享和合作，为健康管理、疾病预防和医疗决策提供支持。
本实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于物联网的健康数据共享方法及系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于物联网的健康数据共享方法及系统的步骤包括：
步骤S1：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
本实施例中，使用物联网设备、传感器或其他健康监测设备，收集用户的健康数据。这些数据可以包括心率、血压、体温、运动量、睡眠质量等各种生理指标和健康相关信息。物联网设备可以连接到用户的身体、佩戴设备、智能手机、家庭设备等，以实时或定期采集数据。使用特征工程方法从原始的健康数据中提取有意义的特征。特征可以是统计特征、频域特征、时域特征或其他领域专家定义的特征。例如，可以计算平均值、标准差、最大值、最小值等统计特征，或者进行频谱分析提取频域特征。特征提取的目标是从原始数据中提取出能够有效描述用户健康状况的特征。利用提取的健康特征数据进行动态行为分析。动态行为分析旨在识别用户的行为模式、趋势和变化。可以使用机器学习、数据挖掘或其他分析方法来探索数据中的模式和关联。在动态行为分析的基础上，得到用户的健康动态行为数据。这些数据可以是用户的行为趋势、周期性模式、异常事件等。通过分析用户的健康特征数据，可以获得对用户行为的更深入理解和洞察，从而生成用户健康动态行为数据。
步骤S2：对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
本实施例中，使用群体关联分析方法来揭示用户之间的行为关系和相互作用。群体关联分析的方法可以包括关联规则挖掘、社交网络分析、图论分析等。通过分析用户健康动态行为数据，可以找到不同行为之间的关联和依赖关系。在群体关联分析的基础上，生成用户健康群体关联数据。这些数据可以表示不同用户之间的关联关系，可以是关联规则、网络图或其他形式的关联数据结构。例如，可以识别出某些行为之间的频繁共现关系，或者构建用户之间的社交网络图谱。利用用户健康群体关联数据进行时序分析，揭示用户健康动态行为的时序特征和变化趋势。时序分析方法可以包括时间序列分析、趋势分析、周期性分析等。通过对用户健康动态行为数据进行时序分析，可以找到行为的周期性模式、趋势变化和异常事件。在时序分析的基础上，生成用户健康动态行为的时序数据。这些数据可以包括行为的时间序列数据、趋势图表、周期性模式图等。时序数据可以提供对用户行为随时间变化的详细描述，包括行为的起伏、周期性变化和长期趋势。
步骤S3：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
本实施例中，提前定义差分隐私参数，如隐私预算ε和敏感度δ，对于每条原始数据，新增一个随机噪声项并添加到原始值上，这个额外的噪声项的大小与差分隐私参数和数据敏感度有关，对于每条原始数据，新增一个随机噪声项并添加到原始值上，这个额外的噪声项的大小与差分隐私参数和数据敏感度有关，将匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码。哈希编码是一种将数据映射为固定长度哈希值的方法，可以用于保护数据的敏感性信息，选择合适的哈希算法（如SHA-256），对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希计算，选择合适的哈希算法（如SHA-256），对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希计算。
步骤S4：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
本实施例中，将用户健康动态行为哈希编码的数据进行节点划分，将相似的哈希编码分组到同一个节点中，可以使用哈希函数或者特定的划分算法来进行节点划分。例如，可以使用一致性哈希算法或者K-means聚类算法，哈希编码相似性的度量可以根据具体需求选择，如哈希编码的汉明距离或其他相似性度量方法，划分后的节点内应包含具有相似行为特征的用户健康动态行为哈希编码，对节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵。每个节点将对应矩阵中的一个子矩阵，确定矩阵的行和列，可以基于节点划分的结果进行确定。通常，行表示节点，列表示用户，在矩阵中，每个元素表示相应用户在相应节点的健康动态行为。可以使用二进制编码或者其他编码方式来表示用户的行为情况，例如使用1表示有行为，0表示无行为。
步骤S5：对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
本实施例中，根据用户健康动态行为的需求和功能设计，编写智能合约代码。智能合约是一段以太坊或其他区块链平台支持的特定编程语言（如Solidity）编写的代码，可以在区块链上执行，智能合约可以用于验证和执行用户提交的行为数据，确保数据的真实性和有效性。同时，智能合约也可以用于实现一些自动化的业务逻辑，如自动执行特定操作或触发事件，编辑完成后，将智能合约部署到目标区块链平台上，获取智能合约的地址，基于用户健康动态行为智能合约，构建用户健康动态行为区块链网络。区块链网络是一种去中心化的分布式系统，由多个节点相互连接而成，在区块链网络中，每个节点代表一个参与者，可以是用户、数据存储节点、智能合约节点等。根据具体需求，可以分配不同的节点角色，将用户健康动态行为矩阵以区块的形式存储在区块链上。可以将每个用户的行为数据生成一个交易，并将交易包含在区块中，形成链式结构，区块链网络的拓扑结构可以根据需求选择适合的组网方式，如星型结构、网状结构等。也可以考虑使用分片技术来提高网络的扩展性和性能。
步骤S6：利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本实施例中，收集用户健康动态行为区块链网络中的相关数据，包括用户行为数据、区块链交易数据等，对数据进行预处理和清洗，确保数据的准确性和一致性，将数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型性能，划分数据时要考虑数据的时序性，确保训练集和测试集中的数据在时序上是不重叠的，使用训练集对神经网络模型进行训练。输入训练数据并通过前向传播计算输出结果，再计算损失函数的值，使用反向传播算法更新模型参数，减小损失函数的值。重复进行多次迭代，直到模型收敛，可以根据需要设置合适的训练参数，如学习率、批量大小和迭代次数等。
本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：基于物联网获取用户健康数据；
步骤S12：利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；
步骤S13：对用户健康特征数据进行行为模式分析，生成用户健康行为模式数据；
步骤S14：基于用户健康行为模式数据对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据。
本发明通过实时采集用户的健康数据：通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括心率、血压、血氧饱和度、体温等，物联网设备可以监测多种健康指标，提供全面的健康监测，帮助用户及时了解自己的健康状况，特征工程可以对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而降低数据维度和去除噪声，提高数据的质量和可解释性，通过特征提取，可以揭示出隐藏在健康数据中的潜在特征，如心率的变异性、血压的波动情况等，有助于深入理解用户的健康状态，通过行为模式分析，可以识别用户的习惯和行为规律，如作息时间、运动习惯等，从而了解用户的生活方式对健康的影响，根据用户的行为模式，可以为用户提供个性化的健康建议和推荐，帮助他们改善生活习惯、预防疾病等，通过动态行为分析，可以观察和分析用户的健康特征数据随时间的变化趋势，如心率的变化、血压的波动等，有助于监测和预测用户的健康状态，基于动态行为分析，可以实时监测用户的健康状况，并提供相应的健康提醒和警示，帮助用户及时采取措施保持健康。
本实施例中，部署各种传感器或设备，如智能手环、智能手表、血压计、血糖仪等，用于收集用户的健康数据，这些设备可以通过蓝牙、Wi-Fi或其他通信方式与系统进行连接，各种物联网设备将通过传感器获取用户的健康数据，如心率、步数、睡眠情况、血压等，应用一系列特征工程方法从原始数据中提取有意义的特征，可以使用统计学方法、频域分析、时域分析等技术，选择适合的特征提取方法，根据特征的重要性和相关性，选择最佳的特征子集，可以使用相关系数、信息增益、主成分分析等方法进行特征选择，对提取到的特征进行编码，将其转换为机器学习算法能够处理的数值或向量形式，根据健康领域的相关知识和问题需求，定义用户的健康行为模式，行为模式可以包括睡眠模式、活动模式、饮食模式等，具体根据实际需求进行定义，基于定义的行为模式，从用户健康特征数据中提取相关特征，以描述用户的行为模式，可以使用聚类算法、关联规则挖掘等方法来识别和提取行为模式，根据提取到的行为模式特征，生成用户的健康行为模式数据，行为模式数据可以用于后续的数据分析和决策支持，使用用户的健康行为模式数据，对用户健康特征数据进行动态行为分析，分析用户的行为模式变化、趋势和周期性等，根据动态行为分析的结果，生成用户的健康动态行为数据，这些数据可以用于健康预测、个性化建议、异常检测等应用。
本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对用户健康动态行为数据进行聚类分析，生成用户健康动态行为聚类数据；
步骤S22：对用户健康动态行为聚类数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；
步骤S23：利用用户动态行为趋势预测公式对用户健康群体关联数据进行行为趋势预测计算，以生成用户动态行为趋势预测数据；
步骤S24：基于用户健康群体关联数据对用户动态行为趋势预测数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据。
本发明通过聚类分析可以将用户健康动态行为数据划分为不同的组群，每个组群代表一种行为模式的集合，从而揭示出用户之间的行为相似性，通过了解用户所属的行为模式群组，可以为用户提供与其行为模式相适应的个性化健康行为建议，帮助他们改善生活方式、预防疾病等，群体关联分析可以发现不同用户群体之间的关联关系，例如某些行为模式群体可能更容易出现特定的健康问题，或者某些行为模式群体之间存在相互影响的关系，了解用户群体之间的关联性可以帮助制定群体级别的健康干预策略，例如在某个群体中发现某种行为与健康问题的关联，可以针对该群体提供相应的预防措施或干预方案，通过应用动态行为趋势预测公式，可以基于用户的历史行为数据和群体关联数据，预测用户未来的健康行为趋势，例如预测某个行为模式群体的增长趋势或变化趋势，动态行为趋势预测数据可以为健康管理、政策制定等方面的决策提供依据，帮助制定相应的健康规划和干预措施，通过时序分析，可以揭示用户健康动态行为数据的时序变化特征，例如某个行为模式的季节性变化、周期性变化等，有助于了解用户的行为模式随时间的演变趋势，时序数据可以为健康决策和干预安排提供更具体的时间信息，例如在特定时间段内，某个行为模式的活跃度较高，可以相应地安排健康活动或提供相关服务。
本实施例中，选择适合于用户健康动态行为数据的聚类算法，如K-means、层次聚类等，这些算法可以将相似的用户行为数据划分为不同的群集，应用选择的聚类算法对用户健康动态行为数据进行聚类分析，分析结果将生成用户健康动态行为聚类数据，即将用户划分为不同的聚类群集，使用关联规则挖掘或其他相关的方法对用户健康动态行为聚类数据进行群体关联分析，发现不同群体之间的关联规律和共同行为模式，根据群体关联分析的结果，生成用户健康群体关联数据，这些数据描述了不同群体之间的关联性，可以帮助理解用户的行为模式和群体特征，根据已有的用户健康群体关联数据，建立相应的行为趋势预测公式，这些公式可以是基于统计模型、机器学习算法或其他预测方法得出的，利用建立的行为趋势预测公式，对用户健康群体关联数据进行预测计算，预测结果将生成用户动态行为趋势预测数据，描述用户未来的行为趋势，选择适合的时序分析方法，如时间序列模型、回归分析等，用于分析用户动态行为趋势预测数据的时序特征，应用选择的时序分析方法对用户动态行为趋势预测数据进行分析，分析结果将生成用户健康动态行为时序数据，描述用户行为在时间上的变化和趋势。
本实施例中，步骤S23中的用户动态行为趋势预测公式具体为：其中，/>为用户动态行为趋势预测值，/>为预测结果幅度值，/>为时间对动态行为的影响缩放因子，/>为预测的时间点，/>为用户动态行为归一化因子，/>为用户动态行为的随时间的衰减值，/>为用户运动次数，/>为用户长期健康等级评价值，/>为社区环境健康评价值，/>为时间的极限值，为用户行为的长期趋势计算因子，/>为用户年龄，/>为用户情绪评价值。
本发明通过表示预测结果的幅度值，通过对时间进行对数运算，可以对幅度值进行调整，使其更合理地随时间变化，可以预测结果在不同时间点上的合理幅度变化，通过对动态行为进行开方运算和与时间的相乘，可以调整动态行为的幅度和衰减趋势，使其更符合实际情况。这有助于对用户动态行为的趋势进行预测。通过/>表示用户长期健康等级评价值和社区环境健康评价值的影响，其中F是用户长期健康等级评价值G是社区环境健康评价值，x是时间的极限值H是用户行为的长期趋势计算因子，通过将这些因素与时间的极限值进行乘积和对数运算，可以考虑用户长期健康等级和社区环境对动态行为趋势的影响。可以综合考虑用户的整体健康状况和环境因素，对动态行为趋势进行预测。通过/>表示用户年龄和情绪评价值的影响，其中I是用户年龄，J是用户情绪评价值。通过对用户年龄、情绪评价值和时间的偏导数运算，并与时间的对数进行乘积，可以综合考虑用户的个人特征和情感状态，对动态行为趋势进行预测。公式考虑了不同因素对用户动态行为趋势的影响，通过数学运算对这些因素进行调整和综合，以实现更准确的预测。可以预测用户动态行为趋势时，综合考虑用户特征、时间因素、健康状况和环境因素，提供有益的预测结果。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，生成用户健康动态行为时序序列；
步骤S32：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序序列进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；
步骤S33：利用哈希编码法对匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，生成用户健康动态行为编码；
步骤S34：对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，以生成用户健康动态行为哈希编码。
本发明通过对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，可以将连续的时间数据分割为多个时序序列，每个序列代表一段时间内的行为模式，时序序列可以提供更详细和精确的行为信息，例如用户在不同时间段内的活动强度、睡眠质量等，有助于更全面地了解用户的健康状况和行为模式，差分隐私技术可以对用户的健康动态行为时序序列进行加噪处理，添加一定的噪声，从而在保护用户隐私的同时提供对数据的合理分析，经过加噪匿名化处理后，生成的匿名化用户健康动态行为数据不再关联到具体的个人身份，有助于减少数据泄露风险，哈希编码法可以将匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，将原始数据映射为相对较短的编码，从而实现数据的压缩和存储效率的提高，哈希编码转换后的用户健康动态行为编码不再包含原始数据的明确信息，有助于保护数据的安全性和隐私，对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，可以将编码转换为一组唯一的哈希编码，用作数据的索引和标识，通过哈希编码映射，可以实现对用户健康动态行为数据的快速访问和检索，提高数据查询和分析的效率。
本实施例中，使用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，差分隐私技术通过向数据添加噪声来保护用户的隐私，确保在数据发布过程中不泄露个人敏感信息，经过加噪匿名化处理后的数据将生成匿名化用户健康动态行为数据，这些数据保护用户隐私，仅包含一般的统计信息而不会暴露个人身份和敏感信息，对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码处理，哈希编码将数据转换成固定长度的哈希值，以保护数据的隐私和安全性，将用户健康动态行为时序数据进行序列划分，划分可以按照固定时间间隔或特定的时间窗口来进行，以生成一系列时序序列，经过时序序列划分后，将得到用户健康动态行为的时序序列数据，这些序列描述了用户在不同时间段内的行为，使用差分隐私技术对用户健康动态行为时序序列进行加噪匿名化处理，这样可以保护用户隐私，并在发布数据时降低个体可识别性，经过差分隐私处理的时序序列将生成匿名化用户健康动态行为数据，这些数据保护了用户的隐私，并提供了一定程度的数据安全性，使用哈希编码法对匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，哈希编码将数据映射为固定长度的哈希值，用于保护数据的隐私和安全性，经过编码转换后，将得到用户健康动态行为的编码数据，这些编码数据可以用于代表用户行为，同时保护了原始数据的隐私，对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射处理，这个映射过程将用户健康动态行为编码映射为固定长度的哈希编码，经过哈希编码映射后，将得到用户健康动态行为的哈希编码，这些哈希编码保护了用户的隐私，同时提供了对用户行为的一种非明文的描述方式。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；
步骤S42：利用用户健康动态行为数据节点相似度计算公式对用户健康动态行为数据节点进行节点相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S43：基于节点相似度数据对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵。
本发明通过对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将编码分组为多个节点，每个节点代表一个数据子集或数据簇，节点划分可以实现对用户健康动态行为数据的分区和管理，使得数据处理和分析可以在更小的数据单元上进行，提高计算效率，通过节点相似度计算公式，可以对用户健康动态行为数据节点之间的相似度进行量化计算，衡量它们之间的相似程度，节点相似度数据可以帮助发现用户健康动态行为数据节点之间的关联性和相似模式，揭示潜在的数据关系和规律，基于节点相似度数据，可以构建用户健康动态行为数据节点之间的相似度矩阵，其中矩阵元素表示节点之间的相似度值，生成的用户健康动态行为矩阵可以进行可视化展示和进一步的数据分析，例如聚类分析、关联规则挖掘等，以揭示数据的结构和模式。
本实施例中，对用户健康动态行为哈希编码进行划分，将其划分为多个节点，划分的方式可以根据具体需求，例如按照数据的特征、时间段或其他可区分的属性进行划分，根据节点划分的结果，将用户健康动态行为哈希编码组成相应的数据节点，每个数据节点代表一个子集或一组具有相似特征的用户健康动态行为编码，定义适当的用户健康动态行为数据节点相似度计算公式，这个公式可以基于节点中的编码信息，比较节点之间的相似性，常见的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等，应用节点相似度计算公式，对用户健康动态行为数据节点进行相似度计算，计算的结果将生成节点相似度数据，用于描述节点之间的相似程度，基于节点相似度数据，构建用户健康动态行为矩阵，矩阵的行和列对应于数据节点，矩阵元素表示节点之间的相似度，将节点相似度数据填充到用户健康动态行为矩阵的相应位置，根据节点相似度数据的计算结果，生成用户健康动态行为矩阵。
本实施例中，步骤S42中的用户健康动态行为数据节点相似度计算公式具体为：其中，/>为用户健康动态行为数据节点相似值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点，/>为用户健康动态行为数据节点的总数，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的权重值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的差值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的频率值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的相位值，/>为用户健康动态行为数据节点关联值调整因子。
本发明通过表示了节点的权重和差异的自然对数。通过对所有节点的权重和差异进行求和，可以综合考虑整个数据集中节点的重要性和差异性。可以捕捉全局的数据模式和特征，通过节点频率和相位特征的平方根。通过对所有节点的频率和相位特征进行求和，可以综合考虑整个数据集中的频率和相位特征。可以捕捉全局的动态行为模式和时序特征。累加求和操作考虑了所有节点之间的相似性。每个节点的相似性都对最终的求和结果有贡献，因此可以综合考虑节点之间的相互影响，可以发现节点之间的关联和群体行为，通过/>将节点的权重和差异与调整因子相结合，可以平衡节点的重要性和差异对相似值的影响，确保相似值的合理度量和比较。调整因子对节点相似值进行标准化。通过将节点的权重和差异调整为相同的量级，可以消除它们的尺度差异，使得相似值在不同节点之间具有可比性，可以更准确地衡量节点之间的相似度，通过量化节点的重要性和差异性、突出特征差异，并通过调整因子对节点相似值进行标准化和调整，实现了对节点相似值的标准化和调整，使得相似值具备可比性并更准确地反映节点之间的相似程度。
本实施例中，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对用户健康动态行为节点进行合约分析，生成用户健康动态行为智能合约逻辑；
步骤S52：利用用户健康动态行为智能合约逻辑对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；
步骤S53：基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S54：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成用户健康动态行为区块链创世区块；
步骤S55：利用分布式指定共识算法对用户健康动态行为区块链创世区块进行区块链网络构建，构建用户健康动态行为区块链网络；
本发明通过对用户健康动态行为节点进行合约分析，可以提取节点之间的逻辑关系和规则，并生成相应的智能合约逻辑，用户健康动态行为智能合约逻辑可以明确定义用户行为的规则和条件，例如行为奖励机制、数据共享规则等，为后续的智能合约编辑提供基础，根据用户健康动态行为智能合约逻辑，对每个节点进行智能合约编辑，将逻辑规则转化为可执行的智能合约代码，用户健康动态行为智能合约可以自动执行合约逻辑，实现基于预设规则的自动化行为管理和数据处理，利用用户健康动态行为智能合约，可以构建基于区块链的去中心化网络拓扑结构，其中每个节点代表一个参与者或数据存储节点，基于区块链网络拓扑结构，用户可以安全地共享健康动态行为数据，同时建立信任机制，确保数据的真实性和可靠性，通过对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，可以优化网络的性能、可扩展性和安全性，重构后的拓扑结构形成用户健康动态行为区块链的创世区块，作为区块链网络的起始点和基础，利用分布式指定共识算法，对用户健康动态行为区块链的创世区块进行验证和共识，逐步构建整个区块链网络，构建的用户健康动态行为区块链网络可以实现分布式数据存储和共享，提高数据的安全性、可用性和可追溯性。
本实施例中，对用户健康动态行为节点进行分析，理解其功能和需求，确定智能合约的逻辑，包括定义数据结构、确定操作和交互方式等，根据合约分析的结果，编写智能合约的逻辑代码，逻辑代码应包含节点的功能和操作，以满足用户健康动态行为的需求，将用户健康动态行为智能合约逻辑转化为可执行的智能合约代码，根据智能合约平台或语言的要求，编辑智能合约代码，将智能合约代码进行编译或解释，生成可部署的智能合约，根据用户健康动态行为智能合约的要求，设计区块链网络的拓扑结构，拓扑结构可以包括节点的连接方式、网络的分布和通信规则等，根据设计的拓扑结构，建立用户健康动态行为的区块链网络，配置节点之间的连接关系，并确保网络各部分能够正常通信，对区块链网络的拓扑结构进行优化和重构，以提高性能和效率，可根据实际需求，对拓扑结构中的模块进行调整和优化，在优化后的拓扑结构上，生成用户健康动态行为区块链的创世区块，创世区块是区块链网络中的第一个区块，包含初始化的数据和设置，根据用户健康动态行为区块链的需求和性能要求，选择适合的分布式指定共识算法，如Proof of Work(PoW)、Proof ofStake(PoS)等，根据选择的共识算法，启动区块链网络构建过程，区块链网络的构建将包括节点的加入和注册、共识规则的设定、数据同步和验证等步骤。
本实施例中，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用神经网络算法对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，以生成用户健康动态行为神经区块链网络；
步骤S62：对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积，生成用户健康动态行为区块链卷积网络；
步骤S63：对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过应用神经网络算法，可以对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，提高网络性能、效率和安全性，神经网络算法可以根据网络的实际情况进行自适应学习和调整，进一步优化区块链网络结构和参数设置。通过对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积操作，可以提取网络中节点之间的局部特征和关联性，有助于更准确地描述节点之间的交互模式。用户健康动态行为区块链卷积网络可以通过膨胀卷积操作，提取更丰富的特征表示，从而更好地反映健康数据的内在结构和关联关系。通过对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，可以发现潜在的模式、规律和关联关系，为健康数据的分析和应用提供基础。构建的用户健康区块链网络模型可以用于执行健康数据的共享，提供安全、可控的数据共享环境，促进跨机构、跨领域的合作和研究。
本实施例中，收集用户健康动态行为区块链网络的相关数据，包括节点之间的交互数据、区块链操作记录等，对数据进行预处理，如数据清洗、标准化等，以便于神经网络的应用，根据用户健康动态行为区块链网络的优化目标，选择适合的神经网络算法，常用的算法包括深度神经网络（Deep Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworks）等，构建神经网络模型，包括网络的层次结构、激活函数的选择、损失函数的定义等，根据区块链网络的特点和目标设计合适的模型结构，使用准备好的数据集对神经网络模型进行训练，通过迭代优化算法（如梯度下降）不断调整模型参数，以最小化损失函数和提高模型性能，在经过多次迭代优化后，生成用户健康动态行为神经区块链网络，神经区块链网络具有更好的性能、可靠性和效率，以满足健康数据的需求，膨胀卷积是卷积神经网络中的一种卷积操作，用于处理具有长程依赖性的数据，通过在卷积操作中引入不同的膨胀率，可以扩大卷积核的感受野，捕捉更广范围的信息，将用户健康动态行为神经区块链网络转化为适合膨胀卷积操作的数据格式，可将区块链网络的节点信息和交互数据转化为矩阵或张量形式，在转化后的数据上应用膨胀卷积操作，使用适当的膨胀率，膨胀卷积将提取不同尺度下的特征，并保留长程依赖性的信息，经过膨胀卷积操作后，生成用户健康动态行为区块链卷积网络，区块链卷积网络在保留原有的区块链特性的同时，能够更有效地提取和处理特征信息，使用用户健康动态行为区块链卷积网络中的数据进行数据挖掘和建模分析，可采用聚类分析、分类算法、时序分析等方法，探索数据的特征和规律，验证数据挖掘模型的准确性和有效性，可使用交叉验证、评估指标等方法评估模型的性能，基于数据挖掘的结果，构建用户健康区块链网络模型，模型可以包括用户行为预测、异常检测、决策支持等功能，以执行健康数据共享的相关任务。
在实施例中，提供一种基于物联网的健康数据共享系统，包括：
动态行为模块，基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
群体关联模块，对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
数据编码模块，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
节点划分模块，对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
区块链网络模块，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
模型构建模块，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
本发明通过构建基于物联网的健康数据共享系统，通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括生理指标、运动数据等，为后续的分析和处理提供数据基础，应用特征工程方法，可以从原始健康数据中提取出有代表性的特征，减少数据维度，提高数据表达能力，对用户健康特征数据进行分析，可以揭示用户的健康行为模式和趋势，帮助了解用户的健康状况和行为习惯，通过对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，可以识别用户之间的关联关系和相互影响，发现群体行为规律和趋势，基于用户健康群体关联数据，对用户健康动态行为数据进行时序分析，可以揭示用户的行为演化过程、周期性变化等信息，为进一步的分析和预测提供基础，应用差分隐私技术，对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户的隐私信息不被泄露或识别，通过匿名化处理，将用户健康动态行为时序数据转化为匿名化的数据形式，降低数据的敏感性和可识别性，对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据表示为唯一的哈希值，方便数据的存储和识别，通过对用户健康动态行为哈希编码进行划分，将数据划分为不同的节点，便于数据管理和处理，将用户健康动态行为数据节点构建成矩阵形式，可以更方便地进行矩阵计算和分析，揭示节点之间的关联关系和影响力。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的健康数据共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
步骤S2：对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
步骤S3：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
步骤S4：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
步骤S5：对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
步骤S6：利用神经网络算法对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：基于物联网获取用户健康数据；
步骤S12：利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；
步骤S13：对用户健康特征数据进行行为模式分析，生成用户健康行为模式数据；
步骤S14：基于用户健康行为模式数据对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对用户健康动态行为数据进行聚类分析，生成用户健康动态行为聚类数据；
步骤S22：对用户健康动态行为聚类数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；
步骤S23：利用用户动态行为趋势预测公式对用户健康群体关联数据进行行为趋势预测计算，以生成用户动态行为趋势预测数据；
步骤S24：基于用户健康群体关联数据对用户动态行为趋势预测数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S23中的用户动态行为趋势预测公式具体为：
其中，/>为用户动态行为趋势预测值，/>为预测结果幅度值，/>为时间对动态行为的影响缩放因子，/>为预测的时间点，/>为用户动态行为归一化因子，/>为用户动态行为的随时间的衰减值，/>为用户运动次数，/>为用户长期健康等级评价值，/>为社区环境健康评价值，/>为时间的极限值，/>为用户行为的长期趋势计算因子，/>为用户年龄，/>为用户情绪评价值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，生成用户健康动态行为时序序列；
步骤S32：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序序列进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；
步骤S33：利用哈希编码法对匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，生成用户健康动态行为编码；
步骤S34：对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，以生成用户健康动态行为哈希编码。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；
步骤S42：利用用户健康动态行为数据节点相似度计算公式对用户健康动态行为数据节点进行节点相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S43：基于节点相似度数据对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S42中的用户健康动态行为数据节点相似度计算公式具体为：
其中，/>为用户健康动态行为数据节点相似值，/>为第个用户健康动态行为数据节点，/>为用户健康动态行为数据节点的总数，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的权重值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的差值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的频率值，/>为第/>个用户健康动态行为数据节点的相位值，/>为用户健康动态行为数据节点关联值调整因子。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对用户健康动态行为节点进行合约分析，生成用户健康动态行为智能合约逻辑；
步骤S52：利用用户健康动态行为智能合约逻辑对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；
步骤S53：基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；
步骤S54：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成用户健康动态行为区块链创世区块；
步骤S55：利用分布式指定共识算法对用户健康动态行为区块链创世区块进行区块链网络构建，构建用户健康动态行为区块链网络。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：利用神经网络算法对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，以生成用户健康动态行为神经区块链网络；
步骤S62：对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积，生成用户健康动态行为区块链卷积网络；
步骤S63：对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
10.一种基于物联网的健康数据共享系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于物联网的健康数据共享方法，包括：
动态行为模块，基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；
群体关联模块，对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；
数据编码模块，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；
节点划分模块，对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；
区块链网络模块，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；
模型构建模块，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。
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