[发明专利]一种基于大数据的大健康智能管理系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据的大健康智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户携带的智能设备的历史数据并建立用户数据库，所述智能设备连接智能管理系统，所述用户数据库用于存储不同用户携带的智能设备中有关各自用户行为特征的所有数据信息；所述智能管理系统设置监测周期；

分析用户数据库中不同行为特征数据在监测周期的整体趋势指数，所述行为特征数据包括智能设备运行状态的特征数据和智能设备非运行状态的特征数据；

基于所有用户的整体趋势指数，分析用户自身数据的健康趋势指数，并将用户自身数据的健康趋势指数与所有用户的整体趋势指数进行比较，当用户自身数据的健康趋势指数小于整体趋势指数时，对用户特征数据之间的关联进行校验并以第一时长进行监测，当用户自身数据的健康趋势指数大于等于整体趋势指数时，对用户进行第二时长的监测，且第一时长大于第二时长；

在对用户特征数据之间的相关性进行校验时，对构成特征数据的所有关联之间均存在相关性的用户进行以监测周期为时长的提醒，并在用户满足特征数据之间的相关性后再一次进行是否满足整体趋势指数的判断，当用户既满足相关性又满足整体趋势指数时，将监测时长由第一时长切换为第二时长，否则将持续以第一时长进行监测。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的大健康智能管理方法，其特征在于：所述分析用户数据库中不同行为特征数据在监测周期的整体趋势指数具体为：

获取用户数据库中非运行状态特征数据的时间长度占运行状态特征数据的时间长度的比例，并设该比例为q；

记录用户数据库中运行状态的特征数据包含的步数特征值，并计算用户在监测周期内的平均步数特征值b₀，以及每个用户在监测周期内的平均步数特征值B_i，i＝{1,2,...k}，i表示用户数据库中用户的个数，B_i表示第i个用户在监测周期内的平均步数特征值；将B_i记作一个运动步数集合{B_i}，选取运动步数集合{B_i}中的最大值Max{B_i}和最小值Min{B_i}，计算运行状态的特征数据中步数特征指数w＝[Max{B_i}-Min{B_i}]/[Max{B_i}-b₀]；

记录用户数据库中运行状态的特征数据包含的时长特征值，所述时长特征值为用户数据库中处于就餐时间范围的智能设备使用时长，获取用户数据库中时长特征值的平均时长特征值t₀，计算就餐专注度指数y＝1-(m/n)t₀，其中m表示用户数据库中处于就餐时间范围的智能设备个数，n表示用户数据库中总管理的智能设备个数；

计算整体趋势指数S＝0.5q+0.2w+0.3y。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的大健康智能管理方法，其特征在于：所述分析用户自身数据的健康趋势指数包括以下过程：

获取用户数据库中对应用户自身的三种数据，所述三种数据分别为非运行状态的特征数据的时间长度占比q_i、运行状态的特征数据的步数特征指数w_i和运行状态的特征数据的就餐专注度指数y_i；

所述运行状态的特征数据的步数特征指数w_i＝[Max{b}-Min{b}]/[Max{b}-B_i]，其中{b}表示用户在监测周期内每天的步数特征值集合，b表示用户在监测周期内每天的步数特征值；

所述运行状态的特征数据的就餐专注度指数y_i＝1-(u/v)t_i，其中u表示就在餐时间内获取用户数据库中运行状态的特征数据中检索关键词的次数，所述关键词为带有“减肥餐、减脂、低碳水”字眼的词语；v表示产生操作智能设备动作的次数，t_i表示第i个用户在监测周期内处于就餐时间的平均时长特征值；

计算不同用户自身数据的健康趋势指数S_i＝0.5q_i+0.2w_i+0.3y_i。