S102中，可以單不限于使用Apr1ri算法來建立運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為了更好的理解本發(fā)明，本發(fā)明實(shí)施例中以Apr1ri算法對建立運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的具體實(shí)施流程進(jìn)行說明。
[0040]如圖2所示，其為建立運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的實(shí)施流程示意圖，可以包括以下步驟:
[0041]S201、確定獲得的健康相關(guān)數(shù)據(jù)集中滿足預(yù)設(shè)的支持度閾值的健康相關(guān)數(shù)據(jù)集為頻繁項(xiàng)集；
[0042]較佳的，為了便于對獲得原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在確定頻繁項(xiàng)集之前，可以對獲得的運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體的，分別將運(yùn)動步數(shù)、運(yùn)動時(shí)長的取值離散化至多個(gè)區(qū)間內(nèi)，本發(fā)明實(shí)施例中以將運(yùn)動步數(shù)、運(yùn)動時(shí)長離散化至5個(gè)區(qū)間為例進(jìn)行說明。
[0043]用戶A在最近三個(gè)月中，每天通過計(jì)步器、心電節(jié)點(diǎn)和移動終端上傳運(yùn)動數(shù)據(jù)、睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)和情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)分析過程，獲得運(yùn)動步數(shù)、運(yùn)動時(shí)長、運(yùn)動劇烈程度、睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)和情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)共5個(gè)參數(shù)。
[0044]在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，匯總用戶A上述5個(gè)參數(shù)的90條記錄，并進(jìn)行運(yùn)動步數(shù)和運(yùn)動時(shí)長的離散化。假設(shè)用戶A運(yùn)動步數(shù)的取值范圍是5000步至20000步，運(yùn)動時(shí)長的取值范圍是30min至2h，因此針對該用戶，運(yùn)動步數(shù)的五個(gè)離散化區(qū)間分別為5000-8000、8000-11000、11000-14000、14000-17000 和 17000-20000，運(yùn)動時(shí)長的五個(gè)離散化區(qū)間分別為 0.5h-0.8h、0.8h-l.lh、l.lh-1.4h、l.4h_l.7h 和 1.7h_2h。
[0045]進(jìn)一步的，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的支持度閾值和獲得的健康相關(guān)數(shù)據(jù)集，采用Apr1ri算法生成滿足支持度閾值的頻繁項(xiàng)集。
[0046]S202、選擇包括至少一項(xiàng)運(yùn)動數(shù)據(jù)和至少一項(xiàng)健康狀態(tài)數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集；
[0047]延續(xù)上例，假設(shè)預(yù)先設(shè)定的支持度閾值為10%,采用Apr1ri算法生成頻繁項(xiàng)集，并刪除其中不包含運(yùn)動數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集和只包含運(yùn)動數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集，最終得到滿足條件的頻繁項(xiàng)集，例如:“步數(shù)5000-8000、睡眠質(zhì)量一般”、“步數(shù)5000-8000、情緒狀態(tài)一般”、“運(yùn)動時(shí)長0.8h-l.lh、睡眠質(zhì)量一般”、步數(shù)17000-20000、睡眠質(zhì)量良好”、“步數(shù)17000-20000、情緒狀態(tài)良好”、“步數(shù)17000-20000、睡眠質(zhì)量良好、情緒狀態(tài)良好”等。
[0048]S203、分別以運(yùn)動數(shù)據(jù)和健康狀態(tài)數(shù)據(jù)作為關(guān)聯(lián)規(guī)則條件和結(jié)論，根據(jù)選擇出的頻繁項(xiàng)集生成滿足預(yù)設(shè)的置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則；
[0049]以預(yù)先設(shè)定的置信度閾值為60%為例，分別以運(yùn)動數(shù)據(jù)和健康狀態(tài)數(shù)據(jù)作為關(guān)聯(lián)規(guī)則條件和結(jié)論生成滿足置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如:
[0050]IF步數(shù)=5000-8000，THEN睡眠質(zhì)量=一般(支持度=20%，置信度=89%)；
[0051 ] IF步數(shù)=5000-8000，THEN情緒狀態(tài)=一般(支持度=30%，置信度=67%)；
[0052]IF運(yùn)動時(shí)長=0.8h-l.lh, THEN睡眠質(zhì)量=一般(支持度=12%，置信度=83%)；
[0053]IF步數(shù)=17000-20000，THEN睡眠質(zhì)量=良好，情緒狀態(tài)=良好(支持度=14%，置信度=77%)。
[0054]S204、確定滿足預(yù)設(shè)條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則為運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系O
[0055]具體實(shí)施時(shí)，步驟S204中，可以包括以下步驟:
[0056]S2041、將步驟S203中得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分類；
[0057]具體的，可以按照以下原則將關(guān)聯(lián)規(guī)則劃分為三類:若關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)論中包括睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)和情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定該關(guān)聯(lián)規(guī)則為第一類關(guān)聯(lián)規(guī)則；若關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)論中包括睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定該關(guān)聯(lián)規(guī)則為第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則；若關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)論中包括情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定該關(guān)聯(lián)規(guī)則為第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則；
[0058]S2042、針對每一類關(guān)聯(lián)規(guī)則，確定置信度最高的關(guān)聯(lián)規(guī)則為運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
[0059]繼續(xù)沿用上例，通過上述兩個(gè)步驟，可以將得到如下規(guī)則:
[0060]第一類關(guān)聯(lián)規(guī)則:1) IF步數(shù)=17000-20000，THEN睡眠質(zhì)量=良好，情緒狀態(tài)=良好(支持度=14%，置信度=77%) ；2) IF步數(shù)=5000-8000，THEN睡眠質(zhì)量=一般，情緒狀態(tài)=一般(支持度=30%，置信度=85%) ；3) IF步數(shù)=11000-14000，THEN睡眠質(zhì)量=一般，情緒狀態(tài)=良好(支持度=17%，置信度=75%)等；根據(jù)運(yùn)動數(shù)據(jù)(包括運(yùn)動步數(shù)和運(yùn)動時(shí)長)、睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)和情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)，本發(fā)明實(shí)施例中最多能夠得到第一類關(guān)聯(lián)規(guī)則共32個(gè)；
[0061]第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則:1) IF步數(shù)=5000-8000，THEN睡眠質(zhì)量=一般(支持度=20%，置信度=89%) ；2) IF步數(shù)=17000-20000, THEN睡眠質(zhì)量=良好(支持度=23%,置信度=74%)等；根據(jù)運(yùn)動數(shù)據(jù)(包括運(yùn)動步數(shù)和運(yùn)動時(shí)長)、睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)，本發(fā)明實(shí)施例中最多能夠得到第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則共16個(gè)；
[0062]第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則為:IF步數(shù)=5000-8000，THEN情緒狀態(tài)=一般(支持度=30%，置信度=67%)等。根據(jù)運(yùn)動數(shù)據(jù)(包括運(yùn)動步數(shù)和運(yùn)動時(shí)長)、情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)，本發(fā)明實(shí)施例中最多能夠得到第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則共16個(gè)。
[0063]將上述三類規(guī)則分別按照置信度進(jìn)行排序，并選取置信度最高的關(guān)聯(lián)規(guī)則作為運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，據(jù)此，本發(fā)明實(shí)施例中可以得到運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系如下:
[0064]IF步數(shù)=17000-20000，THEN睡眠質(zhì)量=良好，情緒狀態(tài)=良好(支持度=14%，置信度=77%)；
[0065]IF步數(shù)=5000-8000，THEN睡眠質(zhì)量=一般(支持度=20%，置信度=89%)；
[0066]IF步數(shù)=5000-8000，THEN情緒狀態(tài)=一般(支持度=30%，置信度=67%)。
[0067]根據(jù)建立的運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)用戶A當(dāng)前的情緒和睡眠狀況，向用戶A推送運(yùn)動指導(dǎo)方案。假設(shè)用戶A當(dāng)前睡眠質(zhì)量=較差，情緒狀態(tài)=較差，期望達(dá)到的睡眠質(zhì)量=一般，情緒狀態(tài)=一般。由于第一類規(guī)則中不存在匹配的方案，則在第二、三類規(guī)則中選擇并合并，得到運(yùn)動指導(dǎo)方案為“步數(shù)=5000-8000”，并將其推送至用戶綁定的移動終端。假設(shè)用戶A當(dāng)前睡眠質(zhì)量=一般，情緒狀態(tài)=一般，期望達(dá)到的睡眠質(zhì)量=良好，情緒狀態(tài)=良好。將第一類規(guī)則中匹配的運(yùn)動指導(dǎo)方案為“步數(shù)=17000-20000”推送至用戶綁定的移動終端即可。更佳的，具體實(shí)施時(shí)，用戶還可以預(yù)先設(shè)定睡眠狀態(tài)和情緒狀態(tài)的提升等級，例如，用戶設(shè)定提升等級為1，即表示用戶期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)比用戶當(dāng)前健康狀態(tài)數(shù)據(jù)提升一個(gè)等級，例如用戶當(dāng)前健康狀態(tài)數(shù)據(jù)分別為睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)為差，情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)為一般，則用戶期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)即為睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)為較差，情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)為良好。需要說明的是，用戶當(dāng)前將抗?fàn)顟B(tài)數(shù)據(jù)已達(dá)到最高值(即睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)為較良好，情緒狀態(tài)數(shù)據(jù)為良好)時(shí)，期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)將保持不變。
[0068]較佳的，基于上述建立的運(yùn)動數(shù)據(jù)與健康狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，步驟S103中，可以按照以下步驟查找期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù):
[0069]S1031、根據(jù)獲取的期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)信息，從第一類關(guān)聯(lián)規(guī)則中查找期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；
[0070]S1032、若第一類關(guān)聯(lián)規(guī)則中未查找到期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)，則分別在第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則和第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則中分別查找期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)；
[0071]S1033、合并從第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則和第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則中分別查找到的期望健康狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的運(yùn)動數(shù)據(jù)。
[0072]較佳的，在執(zhí)行步驟S1033之前，還可以確定在第二類關(guān)聯(lián)規(guī)則和第三類關(guān)聯(lián)規(guī)則中查找到的期望健康