(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111545124.4 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 北京因数健康科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区花园北路3 5号9 号楼12层1207室 (72)发明人 陈虹　杜硕　 (74)专利代理 机构 北京乐知新创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11734 代理人 兰海叶 (51)Int.Cl. G16H 20/30(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G06N 20/00(2019.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种运动推荐方法、 装置、 系统及计算机可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种运动推荐方法、 装置、 系 统及计算机可读存储介质， 涉及信息处理技术领 域。 该方法的一实施例包括： 通过 获取用户数据； 并根据用户数据， 确定用户的病因类型、 体能状 态级别和健康风险； 之后基于病因类型、 体能状 态级别、 健康风险为用户生成推荐运动方案； 所 述推荐运动方案至少包括运动类型分配信息、 运 动强度信息和运动动作信息； 并获取用户执行推 荐运动方案所生成的运动行为数据； 最后对运动 行为数据进行 强度分类处理， 并基于强度分类结 果对推荐运动方案进行调整， 由此， 能够根据用 户的身体情况自动生成符合用户的推荐运动方 案， 不仅提高了用户运动的体验性， 而且能够满 足用户通过运动改善慢性疾病的需求。 权利要求书2页 说明书13页 附图6页 CN 113936772 A 2022.01.14 CN 113936772 A 1.一种运动推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取用户数据， 所述用户数据至少包括基础数据、 疾病数据、 体能数据、 健康指标 数据； 根据所述用户数据， 确定所述用户的病因类型、 体能状态级别和健康风险； 基于所述病因类型、 体能状态级别、 健康风险为用户生成推荐运动方案， 所述推荐运动 方案至少包括 运动类型分配信息、 运动强度信息和运动 动作信息； 获取用户执 行所述推荐运动方案所生成的运动行为数据； 对所述运动行为数据进行强度分类处理， 并基于强度分类结果对所述推荐运动方案进 行调整。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述用户数据， 确定所述用户的 病因类型、 体能状态级别和健康风险， 包括： 基于机器学习的病因识别模型或者决策树模型或者预设规则， 对第 一用户数据进行处 理， 得到用户的病因类型； 所述第一用户数据包括疾病数据和/或基础数据； 基于机器学习的体能识别模型或者决策树模型或者预设规则， 对第 二用户数据进行处 理， 得到用户的体能状态级别； 所述第二用户数据包括体能数据和/或基础数据； 基于机器学习的健康风险识别模型或者决策树模型或者预设规则， 对第 三用户数据进 行处理， 得到用户的健康风险； 所述第三用户数据包括 健康指标 数据和/或基础数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述病因类型、 体能状态级别、 健 康风险为用户生成推荐运动方案， 包括： 基于所述病因类型， 确定运动类型分配信息； 基于所述体能状态级别， 确定运动强度信息； 基于所述 健康风险， 确定运动建议信息； 基于所述 运动类型分配信息、 运动强度信息， 以及运动建议信息， 确定运动 动作信息； 基于所述运动 类型分配信 息、 运动强度信 息， 以及运动动作信 息， 为用户生成推荐运动 方案。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述运动类型分配信息、 运动强 度信息， 以及运动建议信息， 确定运动 动作信息， 包括： 基于所述运动类型分配信息、 运动强度信息， 以及运动建议信息， 生成用户的个人标 签； 基于所述个人标签在所述动作 标签库中进行标签匹配， 将匹配度最高的动作标签对应 的运动动作确定为用户的运动 动作。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述运动行为数据进行强度分类处 理， 并基于强度分类结果对所述推荐运动方案进行调整， 包括： 基于运动行为模型， 对所述运动行为数据进行强度分类处理， 得到强度分类结果； 其 中， 所述运动行为模型包括多个子模型和集成模型， 集成模型根据多个子模型 的输出确定 最终的强度分类结果； 若所述强度分类结果表征强度适当， 则保持运动强度； 若所述强度分类结果表征强度 过低， 则通过调整 所述推荐运动方案以提升运动强度； 若所述强度分类结果表征强度过高， 则通过调整所述推荐运动方案以降低运动强度。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113936772 A 2根据所述用户数据确定用户运动前的身体状态级别； 判断所述身体状态级别是否满足 第一预设条件， 若判断结果表征所述身体状态级别不满足第一预设条件， 则向所述用户发 送针对运动前的预警提 示信息。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述用户数据和所述运动行为数据确定用户运动中的身体状态级别； 判断所述身 体状态级别是否满足第二预设条件； 若判断结果表征所述身体状态级别不满足第二预设条 件， 则向所述用户发送针对运动中的预警提 示信息。 8.根据权利要求1、 6或7所述的方法， 其特征在于， 所述运动行为数据至少包括具有运 动属性的数据和运动环境数据。 9.一种运动推荐装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取用户数据， 所述用户数据至少包括基础数据、 疾病数据、 体能 数据、 健康指标 数据； 确定模块， 用于根据 所述用户数据， 确定所述用户的病因类型、 体能状态级别和健康风 险； 生成模块， 用于基于所述病因类型、 体能状态级别、 健康风险为用户生成推荐运动方 案， 所述推荐运动方案 至少包括 运动类型分配信息、 运动强度信息和运动 动作信息； 第二获取模块， 用于获取用户执 行所述推荐运动方案所生成的运动行为数据； 调整模块， 用于对所述运动行为数据进行强度分类处理， 并基于强度分类结果对所述 推荐运动方案进行调整。 10.一种运动推荐系统， 其特 征在于， 包括 客户端、 服 务器和数据库； 所述客户端用于获取用户数据和运动行为数据； 并将所述用户数据和运动行为数据发 送至服务器； 所述服务器执行如权利要求1至7任一所述的方法； 所述数据库用于存 储动作行为标签。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。 12.一种电子设备， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 所述处理器， 用于从所述存储器中读取所述可执行指令， 并执行所述指令以实现上述 权利要求1 ‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113936772 A 3