本发明专利技术公开了一种基于健康管理标签的用户画像方法，包括：获取用户健康管理大数据并预处理；将预处理后的数据根据相应的业务规则标注得到用户基础标签；获取膳食质量指标，计算得到膳食质量指数，并根据膳食质量指数排序的结果标注得到用户风险标签；对用户聚类得到用户分类，所述用户分类结合膳食质量指标得到群体特征标签；根据膳食特征标签、膳食风险标签和膳食质量指数预测用户的膳食需求并为用户推荐健康膳食方案，然后，根据用户膳食需求进行标注得到用户预测标签；组成健康管理标签体系，将所述健康管理标签提取出来构成用户画像。通过上述方式，本发明专利技术能够通过健康管理标签体系匹配到相似用户的用户画像，提高了膳食推荐方案的适配性。推荐方案的适配性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于健康管理标签的用户画像方法
[0001]本专利技术涉及数据分析领域，特别是涉及一种基于健康管理标签的用户画像方法。
技术介绍
[0002]以健康管理信息化平台媒介，经过一定周期的健康管理，会产生大量多维度多模态的用户健康管理大数据。用户画像作为大数据技术的重要应用之一，其目标是在多维度上构建针对用户的描述性标签属性。通过构建多维、动态、异构、多层次的用户健康画像和健康评估机制，可以更直观的理解用户的真正需求和潜在需求，完成描述用户、认识用户、了解用户、理解用户、获得用户的循环。
[0003]现有的用户画像构建了相关领域标签，但是标签划分得不细致，考虑的不全面。公告号为CN 114036387 A，名称为一种大健康领域标签体系构建方法的专利文献，提供了一种用户画像的构建方法，基于上述的方法构建了大健康领域标签体系，标签体系包括一级表大类目、二级表语义类目以及三级表精确描述，但是在健康管理领域划分的并不详细。
[0004]其次，现有用户画像能根据标签推荐相关膳食却不能根据用户相似度推荐膳食。公告号为CN 111564199 A ，名称为一种智能化营养干预的方法的专利文献，能生成以每日任务形式呈现的用户个性化干预方案，接收用户对每日任务完成情况的反馈，渐进化调整所述用户个性化干预方案，但是不能根据用户相似度推荐膳食。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，本公开提供了一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，包括：S10.获取用户健康管理大数据，并对所述数据进行预处理；所述用户健康管理大数据主要是通过健康管理系统或从互联网上爬取获得的；S20.将预处理后的数据根据相应的业务规则标注得到用户基础标签，所述用户基础标签，用于描述用户的基本特征；所述业务规则为业务专家制定的行业规则；S30.基于所述用户基础标签，获取膳食质量指标，通过Topsis算法计算得到膳食质量指数，对所述膳食质量指数进行排序，并根据所述膳食质量指数排序的结果标注得到用户风险标签，所述用户风险标签，用于描述用户个人更深层健康特征；S40.基于所述用户风险标签，利用无监督聚类算法对用户进行聚类得到用户分类，所述用户分类结合所述膳食质量指标得到群体特征标签，所述群体特征标签，用于描述用户群体特征；S50.基于所述群体特征标签，根据膳食特征标签、膳食风险标签和膳食质量指数预测用户的膳食需求并为用户推荐健康膳食方案，然后，根据所述用户膳食需求进行标注得到用户预测标签；S60.基于所述S10~S50，组成健康管理标签体系，将所述健康管理标签提取出来构
成用户画像。
[0006]进一步的，所述用户健康管理大数据，包括若干个用户的健康管理大数据，其中每个用户的健康管理大数据包括静态数据和动态数据，其中，静态数据包括人口属性：性别、年龄和受教育水平；商业属性：行业或职业；健康属性：身体指标和现病史；生活方式：抽烟、饮酒和睡眠；动态属性包括膳食记录数据：食材、三大营养结构、三大关键元素、其他营养元素、维生素和矿物质；所述预处理指对所述用户健康管理大数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换。
[0007]进一步的，所述用户基础标签，包括：人口属性标签、健康属性标签、生活方式标签和膳食偏好标签，其中，膳食偏好标签是通过获取所述膳食记录数据中的食材数据，利用关联规则算法得到高频单例食材和高频组合食材进行标注得到。
[0008]进一步的，所述用户风险标签，包括：职业风险标签、指标风险标签、不当生活方式标签和膳食风险标签；所述膳食质量指标是通过利用主成分分析方法分析用户所述膳食记录数据得到，所述膳食质量指标包括膳食结构、三大元素、必需脂肪酸、维生素和矿物质。
[0009]进一步的，所述通过Topsis算法计算得到膳食质量指数，对所述膳食质量指数进行排序，包括：S31.将用户所述膳食质量指标分为中间型指标和区间型指标，对所述中间型指标和区间型指标进行正向化处理，所述中间型指标是指膳食质量指标越接近一个具体的值，所述区间型指标是指膳食质量指标接近一个区间的值；S32.将处理后的膳食质量指标数据利用Topsis算法进行膳食质量评价，得到标准化矩阵Z，所述标准化矩阵，其中，n为用户数，m为膳食质量指标数，n、m均为大于等于1的正整数。所述 表示第i个用户的膳食质量向量，i为大于等于1的正整数；S33.取所述标准化矩阵中每一列最大的数和最小的数分别构建膳食质量最优解向量和膳食质量最劣解向量，其中，膳食质量最优解向量，；膳食质量最劣解向量，；S34.分别计算用户i的膳食质量向量与所述膳食质量最优解向量的距离 和膳食质量最劣解向量的距离 ，得到膳食质量指数，计算公式为：
；；；其中，j为大于等于1的正整数；S35.对所述膳食质量指数 进行降序排序，得到用户的膳食质量综合情况以及得到各膳食质量指标下的膳食风险分布。
[0010]进一步的，所述得到各膳食质量指标下的膳食风险分布包括：膳食质量指数是由m个膳食质量指标计算得到，每一个膳食质量指标为一个维度，对每个维度的膳食质量指标进行标准化评价，如果标准化评价分值偏低，则在该维度上表现相对较差，存在一定的膳食风险。
[0011]进一步的，所述利用无监督聚类算法对用户进行聚类得到用户分类，所述无监督聚类算法包括k
‑
means算法；所述k
‑
means算法，包括：获取用户所述膳食记录数据，使用k
‑
means算法将用户分成三类，分别是营养过剩型、营养平衡型和营养缺乏型；所述群体特征标签，包括人群特征标签、风险特征标签、生活方式特征标签和膳食特征标签，其中，膳食特征标签包括：多油、多盐、多糖、少油、少盐、少糖、食材单一、食材多样、素食主义、肉食主义和谷物为主。
[0012]进一步的，所述用户预测标签，包括：风险预测标签、需求预测标签、生活方式干预标签和膳食干预标签；所述根据膳食特征标签、膳食风险标签和膳食质量指数预测用户的膳食需求并为用户推荐健康膳食方案还包括：使用余弦相似度函数首先计算用户所述个体风险标签和群体特征标签的相似度，然后计算用户所述群体特征标签和膳食偏好标签的相似度，将所述个体风险标签和群体特征标签的相似度以及群体特征标签和膳食偏好标签的相似度进行匹配得到相似用户和相似膳食偏好，最后可以实现相似用户的健康膳食方案互相推荐。
[0013]进一步的，所述健康管理标签层级结构，包括：用户原始数据、用户基础标签、用户风险标签、群体特征标签和用户预测标签。
[0014]本专利技术的有益效果是：1.本专利技术构建了健康管理标签层级结构，用于生成用户画像，在健康管理范围内，健康管理标签层级结构划分细致，涉及的范围全面；2.依据健康管理标签层级，将用户所述膳食记录数据分为三类，明确了无监督聚类算法分类数量，显著提升了无监督分类方法的效率；3.生产的用户画像可以根据用户与用户群体之间的相似度和用户群体与膳食之间的相似度给相似用户提供相似的膳食推荐，实现精准推荐，有利于提高膳食推荐的匹配度，同时提高推荐效率本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，包括：S10.获取用户健康管理大数据，并对所述数据进行预处理；S20.将预处理后的数据根据相应的业务规则标注得到用户基础标签，所述用户基础标签，用于描述用户的基本特征；S30.基于所述用户基础标签，获取膳食质量指标，通过Topsis算法计算得到膳食质量指数，对所述膳食质量指数进行排序，并根据所述膳食质量指数排序的结果标注得到用户风险标签，所述用户风险标签，用于描述用户个人更深层健康特征；S40.基于所述用户风险标签，利用无监督聚类算法对用户进行聚类得到用户分类，所述用户分类结合所述膳食质量指标得到群体特征标签，所述群体特征标签，用于描述用户群体特征；S50.基于所述群体特征标签，根据膳食特征标签、膳食风险标签和膳食质量指数预测用户的膳食需求并为用户推荐健康膳食方案，然后，根据所述用户膳食需求进行标注得到用户预测标签；S60.基于所述S10~S50，组成健康管理标签体系，将所述健康管理标签提取出来构成用户画像；所述用户健康管理大数据主要是通过健康管理系统或从互联网上爬取获得的；所述业务规则为业务专家制定的行业规则。2.如权利要求1所述的一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，所述用户健康管理大数据，包括若干个用户的健康管理大数据，其中每个用户的健康管理大数据包括静态数据和动态数据，其中，静态数据包括人口属性：性别、年龄和受教育水平；商业属性：行业或职业；健康属性：身体指标和现病史；生活方式：抽烟、饮酒和睡眠；动态属性包括膳食记录数据：食材、三大营养结构、三大关键元素、其他营养元素、维生素和矿物质；所述预处理指对所述用户健康管理大数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换。3.如权利要求1所述的一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，所述用户基础标签，包括：人口属性标签、健康属性标签、生活方式标签和膳食偏好标签，膳食偏好标签是通过获取所述膳食记录数据中的食材数据，利用关联规则算法得到高频单例食材和高频组合食材进行标注得到。4.如权利要求1所述的一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，所述用户风险标签，包括：职业风险标签、指标风险标签、不当生活方式标签和膳食风险标签；所述膳食质量指标是通过利用主成分分析方法分析用户所述膳食记录数据得到，所述膳食质量指标包括膳食结构、三大元素、必需脂肪酸、维生素和矿物质。5.如权利要求1所述的一种基于健康管理标签的用户画像方法，其特征在于，所述通过Topsis算法计算得到膳食质量指数，对所述膳食质量指数进行排序，包括：S31.将用户所述膳食质量指标分为中间型指标和区间型指标，对所述中间型指标和区间型指标进行正向化处理，所述中间型指标是指膳食质量指标接近一个具体的值...
【专利技术属性】
技术研发人员：王欣梅，闫晓，赵伟，
申请(专利权)人：北京富通智康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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