基于物联网的健康数据共享方法及系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术实现了高效、准确的健康数据共享。据共享。据共享。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的健康数据共享方法及系统


[0001]本专利技术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。

技术介绍

[0002]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。

技术实现思路

[0003]本专利技术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。
[0004]为实现上述目的，本专利技术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。
[0005]本专利技术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。
[0006]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。
[0007]本专利技术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。
[0008]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。
[0009]本专利技术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，帮助制定相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭丽霞，贾庆佳，付堃，曹剑锋，郭凌宇，冯文文，
申请(专利权)人：万链指数青岛信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：