【技术实现步骤摘要】
一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法
[0001]本专利技术属于数据分析与运动健康领域，涉及一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法。
技术介绍
[0002]近年来，国家提出提升国民素质、建设体育强国，要保障学校体育课和课外锻炼时间，提升人民体质，深化体教融合，旨在通过合理化的方式和一体化的体育教育提高大学生的身体素质，来推进健康中国建设，提高人民健康水平。目前体育教育存在如何对学生个体进行精细化的运动能力评估和如何实现大规模学生个性化锻炼运动处方推荐的问题。
[0003]目前市面上主流的运动APP并没有利用个体的运动历史数据对个体进行运动能力的评估和个性化锻炼运动处方推荐。它们主要都是利用用户的主观输入数据从而给出符合用户运动的锻炼计划，并没有客观的评估用户的实际运动能力、变化的运动目标和个人的偏好。并且单单利用用户输入的数据容易造成运动能力评估过高或过低，因此易造成用户的运动损伤或达不到锻炼效果。目前也有通过招募志愿者在实验室通过特定的采集设备获取到个体的运动数据和生理特征数据从而对获取到的数据进行分析与预测...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法，实现基于学生运动相关数据构建学生运动用户画像，依据运动处方规则从而对学生进行个性化运动处方推荐，其特征在于，包括如下步骤：1)对采集的原数据进行数据预处理；2)对预处理后的体测数据进行特征选择并进行聚类分析；3)通过对有氧运动测试数据分析得出学生心肺耐力等级；4)学生运动用户画像的构建，通过用户基本属性集、体测数据集、运动能力属性三个维度对学生进行用户画像；5)依据运动处方规则根据用户画像对学生进行运动处方推荐；6)对推荐的运动处方效果进行评估并调整运动处方。2.如权利要求1所述的一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法，其特征在于：步骤1)采集到的原数据进行预处理，其步骤包括：1.1：学生通过智能应用开启运动，采用12分钟跑有氧耐力测试采集学生的运动速度信息以及运动过程中的经纬度位置信息；通过佩戴心率手环，采集学生运动过程中的运动心率，以便分析学生运动过程中运动能力；采集国家学生体质健康测试内容，包括肺活量、坐位体前屈、立定跳远、50米、男子引体向上、女子仰卧起坐、男子1000米、女子800米；通过问卷调查的形式采集学生的基本信息，包括学生的姓名、性别、年龄、身高、体重，静息心率、以及家族遗传病史、是否存在慢性病情况；1.2：采集设备存在数据缺失或数据异常的问题，需要先进行数据的预处理；对缺失的速度数据进行插值填充，使用获取到的经纬度信息推导出相应的速度信息；对于穿戴设备上传的心率依据每秒心率的最大上下波动阈值来判定数据是否存在异常，对存在的异常值直接删除，而对于丢失的心率数据，取平均值进行填充；对于采集的体测数据中存在缺失值的学生，采用直接删除该条学生记录。3.如权利要求1所述的一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法，其特征在于：步骤2)预处理后的数据进行特征选择并进行聚类分析，其步骤包括：2.1：对体测数据进行特征选择，运用启发式的子集生成方法，通过包装式的子集评价，筛选出能提升模型效率的特征；最终以特征选择方法筛选出的属性来表示学生的整体体测水平；2.2：由于男女生在生理状态上存在很大的差异，因此对男女学生的数据进行分开处理；首先对预处理后的数据进行聚类分析，以男生为例，其数据包括身高、体重、BMI、静息心率、肺活量、坐位体前屈、立定跳远、50米、引体向上、1000米，通过聚类评价指标选出最佳的聚类个数K；对步骤1特征提取后的N个体测数据进行聚类分析，聚类方法采用K
‑
Means方法，评价指标采用FMI指数来对聚类结果进行评价；2.3：对聚类后的每个类中的学生体质状况进行等级划分；首先分别对K类中的N项体测数据分别求平均值，再对K类中N个体测项目的平均值分别进行排序，即，令i∈[1,N]为体测项序号，y∈[1,K]为类序号，对于第i个体测项，第y类中，其排序的序号为r
yi
,最后对每一类中各个体测项对应序号求平均值g
y
表示第y类学生群体的生体质状况分级。4.如权利要求1所述的一种运动数据驱动的个性化运动处方推荐方法，其特征在于：步
骤3)通过对有氧运动测试数据分析得出学生心肺耐力等级，其步骤包括：3.1：采用1...
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