基于用户身体状况的智慧饮水管理方法及系统与流程

本发明涉及健康管理，更具体的，涉及一种基于用户身体状况的智慧饮水管理方法及系统。

背景技术：

1、健康饮水既要保证水源的质量，也要注意饮用方法。健康饮水与饮水时间、水质以及类型等密切相关，个人的饮水信息集中体现在个人饮水习惯上，人们越来越关注身体健康问题，其中健康饮水对人体的健康状况有着密切的关系，但是，现有的饮水设备一般仅仅具有加热功能，或者保温功能，如电热水壶、传统饮水机等，饮水行为松散随意，往往养成不健康的饮水方式，从而影响了身体健康状况。随着智能化技术的发展，饮水设备的功能也得到不断地拓展。

2、随着现代科学技术的不断发展、进步，社会越来越趋近数字化，物联网技术也逐渐进入到人们的生活中去。智能家居的出现给现代生活提供了一站式解决方案，万物互联的理念给智能控制新添了新的研究方向标，饮水机的管理模式也趋于互联控制状态，通过物联网通信技术接入云服务器，并由指定软件app 或者微信小程序进行控制。随着lora、wi-fi 模块、nb-iot 以及zigbee 等短距离低功耗物联网技术的不断发展，目前许多饮水机终端均支持远程控制以及数据监测等智能化管理。因此，如何基于用户的身体状况生成健康饮水建议，并对智能饮水设备进行全局管理是亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于用户身体状况的智慧饮水管理方法及系统，目的是通过跟踪用户的饮水习惯及身体健康状况，提供健康饮水建议，同时指导饮水机智慧终端的工作状态，实现自适应调控。

2、本发明第一方面提供了一种基于用户身体状况的智慧饮水管理方法，包括：

3、通过智能饮水终端获取用户的多源历史饮水参数，将所述多源历史饮水参数进行预处理分析饮水状况，利用所述饮水状况进行跟踪采集获取用户的饮水习惯；

4、获取用户在预设时间内的体检数据，根据体检数据生成用户身体状况特征，分析所述用户身体状况特征与饮水习惯的相关性，筛选相关性符合预设要求的用户身体状况特征；

5、根据筛选的用户身体状况特征检索病例数据，构建饮水建议推荐模型，利用所述病例数据进行学习表示，输出用户的推荐饮水建议；

6、获取用户饮水习惯与推荐饮水建议的偏差信息，通过所述偏差信息结合时序生成饮水改善方案，基于所述饮水改善方案生成智能饮水终端控制序列，进行终端设备管理。

7、本方案中，将所述多源历史饮水参数进行预处理分析饮水状况，利用所述饮水状况进行跟踪采集获取用户的饮水习惯，具体为：

8、获取用户的身份信息，基于所述身份信息从不同预设场景的智能饮水终端中检索多源历史饮水数据，所述多源历史饮水数据包括：水温、水量、饮水时间及水温；

9、将日周期中的各时段进行圆形坐标拟合，每个时段与二维坐标对应，拼接后拟合为圆形区域，基于所述多源历史饮水数据的饮水时间映射到所述圆形区域，生成数据散点图；

10、在所述数据散点图中进行聚类，随机选取初始聚类中心，计算数据样本点与各初始聚类中心的距离，根据最小距离划分聚类类簇，在所述聚类类簇中计算所有数据样本点与初始聚类中心的平均距离；

11、引入动态权重对参与聚众中心更新的数据样本范围进行自适应控制，利用所述动态权重对所述平均距离进行加权，根据加权后的距离在聚类类簇中筛选数据样本点，获取筛选所得数据样本点对应的平均距离，更新聚类中心；

12、满足最大聚类迭代数后输出聚类结果，根据聚类结果获取用户的饮水状况，获取用户的运动数据与所述饮水状况进行关联，利用运动数据关联后的饮水状况进行用户的饮水参数跟踪采集；

13、若跟踪采集的饮水参数与运动数据关联后的饮水状况的数据分布偏差小于预设偏差阈值，则根据运动数据关联后的饮水状况生成用户饮水习惯。

14、本方案中，获取用户在预设时间内的体检数据，根据体检数据生成用户身体状况特征，具体为：

15、获取用户在预设时间内的体检报告，读取所述体检报告中的多模态体检数据，将所述多模态体检数据进行特征提取处理及文字识别处理，生成预处理后的多模态数据；

16、根据预处理后的多模态体检数据提取用户的异常指标及体检分析数据，基于所述体检分析数据提取疾病标签，将所述疾病标签作为因变量，利用皮尔逊相关系数计算与因变量关联的异常标签，选取预设数量的异常标签进行标记；

17、计算标记的异常标签与其他体检标签的皮尔逊相关系数，将符合预设皮尔逊相关系数要求的其他体检标签与标记异常标签聚合，表征用户身体状况特征。

18、本方案中，分析所述用户身体状况特征与饮水习惯的相关性，筛选相关性符合预设要求的用户身体状况特征，具体为：

19、根据用户身体状况特征接入相关领域知识图谱，在所述领域知识图谱中获取用户身体状况特征与饮水习惯的初始定位，通过节点初始定位读取节点之间的关联，统计领域知识图谱中包含用户身体状况特征与饮水习惯的元路径数量；

20、通过所述元路径数据获取不同用户身体状况特征与饮水习惯的显式相关性，并根据所述元路径构建用户身体状况特征与饮水习惯的显式关系图；

21、利用多头注意力机制中的自注意力块对用户身体状况特征及饮水习惯对应的体检数据及饮水状况数据进行时间维度划分，将划分后的片段通过线性层处理生成查询向量及键向量；

22、通过所述查询向量及键向量获取表征用户身体状况特征及饮水习惯之间的注意力权重，根据所述注意力权重矩阵，整合多个注意力权重矩阵生成隐式关系图，根据所述注意力权重生成隐式相关性；

23、将所述显式相关性及所述隐式相关性进行平均获取用户身体状况特征与饮水习惯的相关性，预设相关性阈值，筛选不小于所述相关性阈值的用户身体状况特征。

24、本方案中，构建饮水建议推荐模型，利用所述病例数据进行学习表示，输出用户的推荐饮水建议，具体为：

25、将用户身体状况特征与饮水习惯的显式关系图及隐式关系图进行融合，获取融合关系图在领域知识图谱中的图结构，并提取筛选所得病例数据中的饮水数据对所述图结构进行补充；

26、利用metapath随机游走及图注意力网络构建饮水建议推荐模型，利用所述饮水建议推荐模型构建元路径，利用图注意力网络对元路径进行表示；

27、通过注意力机制获取各元路径中邻居实体的权重，表征邻居实体对头实体的重要程度，对元路径邻居实体进行加权，得到邻居聚合后的实体特征表示，根据所述实体特征表示计算对应饮水数据的得分；

28、根据所述得分对饮水数据进行排序，基于排序结果获取预设数量的饮水数据生成用户的推荐饮水建议。

29、本方案中，获取用户饮水习惯与推荐饮水建议的偏差信息，通过所述偏差信息结合时序生成饮水改善方案，具体为：

30、将所述推荐饮水建议根据饮水数据指标进行拆分，获取各饮水数据指标的标准数据，并与实际运动数据关联，利用自编码网络对关联后的标准数据进行重构生成正常饮水分配模型；

31、根据用户的运动数据提取不同时段的标志性运动数据分布，将所述标志性运动数据分布导入所述正常饮水分配模型，基于所述标准数据进行时段分配，生成用户的饮水分配方案；

32、获取用户饮水习惯对应的各时段饮水状况与所述饮水分配方案的偏差信息，根据用户身体状况及运动数据评估用户的可接受程度，基于所述可接受程度引入划分系数，将所述偏差信息利用所述划分系数进行分割；

33、在用户饮水习惯的基础上使用分割后的偏差信息进行饮水数据的补偿，并获取用户的反馈信息，基于所述反馈信息设置补偿间隔，根据饮水数据的补偿量及补偿间隔生成饮水改善方案。

34、本方案中，基于所述饮水改善方案生成智能饮水终端控制序列，进行终端设备管理，具体为：

35、基于所述饮水改善方案生成用户不同时段的饮水参数的初始阈值，获取用户实际运动数据与对应时段的标志性运动数据的数据差值，根据所述数据差值对所述初始阈值加权，获取饮水参数阈值；

36、将所述饮水参数阈值匹配用户身份信息生成智能饮水终端控制序列，并发送到各场景的智能饮水终端，若用户的饮水数据未达到所述饮水参数阈值，则生成提醒信息；

37、另外记录用户在不同时段的饮水量及饮水间隔，根据所述饮水量及饮水间隔预测用户的接水时间，基于所述接水时间根据预设比例系数初始化饮水参数阈值，进行智能饮水终端的预设置。

38、本发明第二方面提供了一种基于用户身体状况的智慧饮水管理系统，包括：存储器、处理器、饮水参数采集模块、饮水习惯分析模块、饮水建议模块及饮水设备管理模块，所述存储器及处理器存储并执行基于用户身体状况的智慧饮水管理方法程序；

39、所述饮水参数采集模块用于获取用户的多源饮水参数，并将多源历史饮水参数进行预处理；

40、所述饮水习惯分析模块基于用户的多源饮水参数分析饮水状况，跟踪饮水状况获取用户的饮水习惯；

41、所述饮水建议模块筛选用户身体状况特征，结合知识图谱构建饮水建议推荐模型，利用海量的病例康复实例进行学习表示，输出用户的推荐饮水建议，并生成用户的饮水改善方案；

42、所述饮水设备管理模块基于饮水改善方案生成智能饮水终端控制序列，进行终端设备管理。

43、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

44、本发明将用户的身体状况数据与饮水参数结合，对用户的饮水行为进行跟踪以及记录，生成饮水建议为用户改善身体健康状况提供参考，保障用户根据自身身体状况进行科学化饮水。

45、根据用户的饮水改善方案初始化饮水机智慧终端的工作状态，实现自适应调控，提高饮水智能终端的快速响应能力，为用户提供适宜的水温、水质及水量等，帮助用户养成良好的饮水习惯。