体征数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及数据处理，尤其涉及图网络、深度学习等人工智能领域，具体可用于健康指导和智能可穿戴设备的场景下。

背景技术：

1、相关技术中，通过大数据可以做到对用户的健康状态情况的评估，但是当前健康指导大多来源于专业医师的建议，对于一个健康目标，并不能给出一个具有理论支撑的可解释的可执行方案。人们正在谋求能够根据大数据对于健康生活进行指导。

技术实现思路

1、本公开提供了一种体征数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种体征数据的处理方法，包括：

3、采集目标对象的第一体征序列数据，并获取第一体征序列数据对应的第一有向图，其中，第一有向图包括由第一体征数据确定出的状态节点和状态节点之间的边；

4、在预先构建的有向网络中定位第一有向图的尾部状态节点的位置；

5、获取从尾部状态节点到达有向网络中的目标健康结果节点的最佳路径；

6、基于最佳路径生成第二有向图，并根据第二有向图预测目标对象在目标健康结果下所呈现的第二体征序列数据。

7、本公开从大数据中构建体征时间序列数据对应健康结果的演化路径，并能够以此为用户找出到达目标健康结果的最佳路径，通过子图解构还原为体征时间序列数据，根据得到的建议数据，对用户提出意见。实现了依托大数据与图网络对用户的健康指导。

8、根据本公开的另一方面，提供了一种体征数据的处理装置，包括：

9、第一获取模块，用于采集目标对象的第一体征序列数据，并获取所述第一体征序列数据对应的第一有向图，其中，所述第一有向图包括由所述第一体征数据确定出的状态节点和所述状态节点之间的边；

10、定位模块，用于在预先构建的有向网络中定位所述第一有向图的尾部状态节点的位置；

11、第二获取模块，用于获取从所述尾部状态节点到达所述有向网络中的目标健康结果节点的最佳路径；

12、预测模块，用于基于所述最佳路径生成第二有向图，并根据所述第二有向图预测所述目标对象在目标健康结果下所呈现的第二体征序列数据。

13、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器；

14、其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现本公开第一个方面实施例的体征数据的处理方法。

15、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一个方面实施例的体征数据的处理方法。

16、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开第一个方面实施例的体征数据的处理方法。

17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种体征数据的处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一体征序列数据对应的第一有向图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标图结构网络的训练过程包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述有向网络的生成过程，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三有向图和所述样本体征序列数据的健康结果节点，生成所述有向网络，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所有的所述第四有向图进行合并，生成所述无权有向网络，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述无权有向网络中每个边出现所述目标健康结果节点的权重，以生成所述有向网络，包括：

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述无权有向网络中每个边出现所述目标健康结果节点的权重，以生成所述总有向图，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述权重生成网络的训练过程包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述第四特征信息和所述第五特征信息，生成第二损失函数，包括：

11.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述最佳路径生成第二有向图，包括：

12.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取从所述尾部状态节点到达所述有向网络中的目标健康结果节点的最佳路径，包括：

13.一种体征数据的处理装置，其特征在于，包括：

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，进一步用于：

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述体征数据的处理装置还包括：第一训练模块，用于对所述目标图结构网络进行训练；

16.根据权利要求13-15任一项所述的装置，其特征在于，所述体征数据的处理装置，还包括：

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述生成模块，进一步用于：

18.根据权利要求13-15任一项所述的装置，其特征在于，所述预测模块，进一步用于：

19.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器；

20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了体征数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方案为：采用目标对象的第一体征序列数据，并获取第一体征序列数据对应的第一有向图；在预先构建的有向网络中定位第一有向图的尾部状态节点的位置；获取从尾部状态节点到达有向网络中的目标健康结果节点的最佳路径；基于最佳路径生成第二有向图，根据第二有向图预测目标对象在目标健康结果下所呈现的第二体征序列数据。本公开从大数据中构建体征时间序列数据对应健康结果的演化路径，并能够以此为用户找出到达目标健康结果的最佳路径，并还原出最佳路径对应的体征时间序列数据，以此作为健康指导数据，以实现依托大数据对用户的健康指导的目的。

技术研发人员：李亚楠
受保护的技术使用者：安徽华米健康科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12