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申请/专利权人：慧医谷中医药科技(天津)股份有限公司

摘要：本发明涉及养生方案推荐技术领域，具体涉及一种基于多模态体质数据的养生方案生成方法及系统。该方法根据评分数据点所属的评分时序子数据和单维四诊体质时序数据之间的波动相似值，评分数据点所属的评分时序子数据和单维四诊体质时序数据之间的相似程度，以及评分数据点的时序分布，获取评分数据点对应单维四诊体质时序数据的单维参考特征值；进而获取评分数据点的整体权重值；根据所有用户的所有养生方案的真实评价值，构建评分矩阵；最终对每个用户的养生方案进行推荐。本发明构建了更加真实可靠真实评分值，提高评分矩阵的准确性，保障养生方案智能推荐的合理性。

主权项：1.一种基于多模态体质数据的养生方案生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取各个用户的多模态体质数据以及整体评分时序数据；所述多模态体质数据包括各个四诊体质指标的单维四诊体质时序数据；所述整体评分时序数据包括用户所采用各个养生方案的评分时序子数据；所述单维四诊体质时序数据的获取方法包括：将四诊体质指标对应的文字信息转化为数字信息，将四诊体质指标编码为数值；在预设统计周期中按照预设采样频率，依次统计用户在每个时刻下四诊体质指标的数值，获取用户的四诊体质指标的单维四诊体质时序数据；根据所述单维四诊体质时序数据与所述评分时序子数据分别在离散程度的相似度和数据变化的相似度，获取所述单维四诊体质时序数据与所述评分时序子数据之间的波动相似值；将各个所述评分时序子数据中的数据作为评分数据点；根据评分数据点所属的评分时序子数据和所述单维四诊体质时序数据之间的波动相似值，评分数据点所属的评分时序子数据和所述单维四诊体质时序数据之间的相似程度，以及评分数据点的时序分布，获取评分数据点对应单维四诊体质时序数据的单维参考特征值；根据评分数据点对应用户在所有单维四诊体质时序数据的单维参考特征值，获取评分数据点的整体权重值；在评分时序子数据中，根据所有评分数据点的整体权重值以及所有评分数据点的数值，获取评分时序子数据对应用户所采用的养生方案的真实评价值；根据所有用户的所有养生方案的真实评价值，构建评分矩阵；根据评分矩阵以及所有用户的多模态体质数据，对每个用户的养生方案进行推荐；所述波动相似值的获取方法包括：对所述评分时序子数据进行曲线拟合，获取评分拟合子曲线；对所述评分拟合子曲线进行拆分，获取所述评分时序子数据的各个评分拟合分段子曲线；将评分时序子数据对应的所有时刻作为所有待分析时刻；将所有待分析时刻对应的各个单维四诊体质时序数据，作为各个单维四诊体质时序数据的参考单维体质数据；对所述参考单维体质数据进行曲线拟合，获取参考单维体质拟合曲线；对所述参考单维体质拟合曲线进行拆分，获取所述单维四诊体质时序数据对应的各个参考单维体质分段曲线；获取所述评分时序子数据的所有所述评分拟合分段子曲线的数量和所述单维四诊体质时序数据对应的所有所述参考单维体质分段曲线的数量，将最小的数量作为待分析数量；统计所述评分时序子数据中前所述待分析数量的评分拟合分段子曲线和所述单维四诊体质时序数据中前所述待分析数量的所述参考单维体质分段曲线，得到待分析集合；将各个所述参考单维体质分段曲线和各个所述评分拟合分段子曲线，作为各个待分析斜率曲线；在所述评分时序子数据和所述单维四诊体质时序数据中，统计待分析集合以外的所有待分析斜率曲线，得到剩余集合；根据所述参考单维体质数据与所述评分时序子数据之间的方差的相似度，根据在所述待分析集合中评分拟合分段子曲线和所述参考单维体质分段曲线之间分别在斜率和长度的相似度，以及剩余集合中待分析斜率曲线的斜率和长度，获取所述单维四诊体质时序数据与所述评分时序子数据之间的波动相似值；所述波动相似值的获取方法包括：根据波动相似值公式获取所述波动相似值，所述波动相似值公式包括： ；其中，为所述单维四诊体质时序数据与所述评分时序子数据之间的波动相似值；为所述单维四诊体质时序数据；为所述评分时序子数据；为所述单维四诊体质时序数据的所述参考单维体质数据；为在所述参考单维体质数据中，所有数据点的方差；为在所述评分时序子数据中，所有数据点的方差；为所述待分析数量；为在所述评分时序子数据中，第个所述评分拟合分段子曲线的长度；为在所述单维四诊体质时序数据中，第个所述参考单维体质分段曲线的长度；为在所述评分时序子数据中，第个所述评分拟合分段子曲线的斜率的绝对值；为在所述单维四诊体质时序数据中，第个所述参考单维体质分段曲线的斜率的绝对值；为在剩余集合中所有待分析斜率曲线的总数量；为第个所述待分析斜率曲线的斜率的绝对值；为第个所述待分析斜率曲线的长度；为绝对值符号；为以自然常数e为底数的指数函数；所述单维参考特征值的获取方法包括：根据评分数据点的时序分布，获取评分数据点的时效特征值；将单维四诊体质时序数据中数据作为体质数据点；将体质数据点和评分数据点，作为待分析差异数据；根据待分析差异数据和前一个待分析差异数据之间的数值差异，获取待分析差异数据的局部差异值；根据所述评分数据点所属的评分时序子数据和所述单维四诊体质时序数据之间的波动相似值，评分数据点以及所述评分数据点对应的体质数据点之间所述局部差异值的相似度，以及评分数据点的所述时效特征值，获取所述评分数据点对应所述单维四诊体质时序数据的单维参考特征值；所述时效特征值的获取方法包括：在评分数据点所属的评分时序子数据中，按照时刻的由先到后的顺序，依次对评分数据点进行标号，获取评分数据点的序号；将评分数据点所属的评分时序子数据中，评分数据点对应的最大序号作为评分数据点的参考序号；根据时效特征值公式获取时效特征值，所述时效特征值公式包括：；其中，为评分数据点的时效特征值；为评分数据点的序号；为评分数据点的参考序号；所述单维参考特征值的获取方法包括：根据单维参考特征值公式获得单维参考特征值，所述单维参考特征值公式包括： ；为所述评分数据点对应所述单维四诊体质时序数据的单维参考特征值；为评分数据点所属的所述评分时序子数据与所述单维四诊体质时序数据之间的波动相似值；为评分数据点的所述局部差异值；为在所述单维四诊体质时序数据中，与评分数据点具有相同时刻的体质数据点；为体质数据点的所述局部差异值；为评分数据点的所述时效特征值；为以自然常数e为底数的指数函数；为归一化函数；所述真实评价值的获取方法包括：根据所有评分数据点的整体权重值以及所有评分数据点的数值，获取评分时序子数据对应用户所采用的养生方案的真实评价值；所述整体权重值、所述评分数据点的数值和所述真实评价值呈正相关；所述对每个用户的养生方案进行推荐的具体方法包括：基于协同过滤法，根据评分矩阵以及所有用户的多模态体质数据，对每个用户的养生方案进行推荐。

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