基于物联网的健康数据共享方法及系统与流程

本发明涉及大数据处理技术，尤其涉及一种基于物联网的健康数据共享方法及系统。

背景技术：

1、在现代社会，健康数据的收集和管理变得越来越重要。随着物联网技术的发展和应用，越来越多的健康设备与系统被广泛应用于医疗机构、生活环境和个人日常生活中，用于收集和监测个人的健康数据，这些健康设备可以包括智能手表、健康传感器、医疗仪器等。然而，由于健康数据分散在不同的设备和系统中，数据的共享和集成成为了一个挑战，传统的健康数据共享方法往往效率不高，准确性较低，因此，需要一种智能化的健康数据共享方法及系统。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于物联网的健康数据共享方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于物联网的健康数据共享方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；

4、步骤s2：对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；

5、步骤s3：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；

6、步骤s4：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；

7、步骤s5：对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；

8、步骤s6：利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。

9、本发明通过物联网技术获取用户的健康数据，包括心率、血压、步数等，实现了数据的实时采集和传输，利用特征工程法对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而生成了用户健康特征数据，进行动态行为分析，可以对用户的健康数据进行综合评估和行为模式识别，从而获取用户健康动态行为数据，通过群体关联分析，可以发现不同用户之间的健康行为关联和相似性，从而生成用户健康群体关联数据，有助于进行群体级别的健康分析和研究，进行时序分析，可以对用户的健康动态行为数据进行时间序列的建模和分析，揭示出用户的行为模式和变化趋势，从而生成用户健康动态行为时序数据，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户隐私和数据安全，同时生成匿名化的用户健康动态行为数据，减少了个体敏感信息的泄露风险，对匿名化的用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据映射为固定长度的哈希值，实现数据的压缩和加密，同时确保数据的唯一性和完整性，将用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将数据划分为多个独立的节点，实现数据的分布式存储和管理，提高系统的可扩展性和灵活性，基于节点划分，将用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，可以将数据转化为矩阵形式，方便进行后续的矩阵运算和分析，为数据共享和建模提供基础，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，可以定义和实现各种业务逻辑和规则，确保用户健康数据的安全性和可信度，基于用户健康动态行为智能合约，构建去中心化网络拓扑结构，将用户健康数据分布在多个节点上，并建立节点之间的连接和通信，实现了数据的去中心化存储和传输，构建用户健康动态行为区块链网络，可以提供数据共享和交换的平台，确保用户数据的透明性、不可篡改性和可追溯性，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，可以优化网络结构、节点分配和通信机制，提高网络的性能和效率，构建用户健康区块链网络模型，可以实现健康数据的共享和交互，促进医疗机构、研究机构和个人之间的数据共享和合作，为健康管理、疾病预防和医疗决策提供支持。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：基于物联网获取用户健康数据；

12、步骤s12：利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；

13、步骤s13：对用户健康特征数据进行行为模式分析，生成用户健康行为模式数据；

14、步骤s14：基于用户健康行为模式数据对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据。

15、本发明通过实时采集用户的健康数据：通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括心率、血压、血氧饱和度、体温等，物联网设备可以监测多种健康指标，提供全面的健康监测，帮助用户及时了解自己的健康状况，特征工程可以对原始健康数据进行处理和转化，提取出关键的特征信息，从而降低数据维度和去除噪声，提高数据的质量和可解释性，通过特征提取，可以揭示出隐藏在健康数据中的潜在特征，如心率的变异性、血压的波动情况等，有助于深入理解用户的健康状态，通过行为模式分析，可以识别用户的习惯和行为规律，如作息时间、运动习惯等，从而了解用户的生活方式对健康的影响，根据用户的行为模式，可以为用户提供个性化的健康建议和推荐，帮助他们改善生活习惯、预防疾病等，通过动态行为分析，可以观察和分析用户的健康特征数据随时间的变化趋势，如心率的变化、血压的波动等，有助于监测和预测用户的健康状态，基于动态行为分析，可以实时监测用户的健康状况，并提供相应的健康提醒和警示，帮助用户及时采取措施保持健康。

16、优选地，步骤s2包括以下步骤：

17、步骤s21：对用户健康动态行为数据进行聚类分析，生成用户健康动态行为聚类数据；

18、步骤s22：对用户健康动态行为聚类数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；

19、步骤s23：利用用户动态行为趋势预测公式对用户健康群体关联数据进行行为趋势预测计算，以生成用户动态行为趋势预测数据；

20、步骤s24：基于用户健康群体关联数据对用户动态行为趋势预测数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据。

21、本发明通过聚类分析可以将用户健康动态行为数据划分为不同的组群，每个组群代表一种行为模式的集合，从而揭示出用户之间的行为相似性，通过了解用户所属的行为模式群组，可以为用户提供与其行为模式相适应的个性化健康行为建议，帮助他们改善生活方式、预防疾病等，群体关联分析可以发现不同用户群体之间的关联关系，例如某些行为模式群体可能更容易出现特定的健康问题，或者某些行为模式群体之间存在相互影响的关系，了解用户群体之间的关联性可以帮助制定群体级别的健康干预策略，例如在某个群体中发现某种行为与健康问题的关联，可以针对该群体提供相应的预防措施或干预方案，通过应用动态行为趋势预测公式，可以基于用户的历史行为数据和群体关联数据，预测用户未来的健康行为趋势，例如预测某个行为模式群体的增长趋势或变化趋势，动态行为趋势预测数据可以为健康管理、政策制定等方面的决策提供依据，帮助制定相应的健康规划和干预措施，通过时序分析，可以揭示用户健康动态行为数据的时序变化特征，例如某个行为模式的季节性变化、周期性变化等，有助于了解用户的行为模式随时间的演变趋势，时序数据可以为健康决策和干预安排提供更具体的时间信息，例如在特定时间段内，某个行为模式的活跃度较高，可以相应地安排健康活动或提供相关服务。

22、优选地，步骤s23中的用户动态行为趋势预测公式具体为：其中，为用户动态行为趋势预测值，为预测结果幅度值，为时间对动态行为的影响缩放因子，为预测的时间点，为用户动态行为归一化因子，为用户动态行为的随时间的衰减值，为用户运动次数，为用户长期健康等级评价值，为社区环境健康评价值，为时间的极限值，为用户行为的长期趋势计算因子，为用户年龄，为用户情绪评价值。

23、本发明通过表示预测结果的幅度值，通过对时间进行对数运算，可以对幅度值进行调整，使其更合理地随时间变化，可以预测结果在不同时间点上的合理幅度变化，通过对动态行为进行开方运算和与时间的相乘，可以调整动态行为的幅度和衰减趋势，使其更符合实际情况。这有助于对用户动态行为的趋势进行预测。通过表示用户长期健康等级评价值和社区环境健康评价值的影响，其中f是用户长期健康等级评价值g是社区环境健康评价值，x是时间的极限值h是用户行为的长期趋势计算因子，通过将这些因素与时间的极限值进行乘积和对数运算，可以考虑用户长期健康等级和社区环境对动态行为趋势的影响。可以综合考虑用户的整体健康状况和环境因素，对动态行为趋势进行预测。通过表示用户年龄和情绪评价值的影响，其中i是用户年龄，j是用户情绪评价值。通过对用户年龄、情绪评价值和时间的偏导数运算，并与时间的对数进行乘积，可以综合考虑用户的个人特征和情感状态，对动态行为趋势进行预测。公式考虑了不同因素对用户动态行为趋势的影响，通过数学运算对这些因素进行调整和综合，以实现更准确的预测。可以预测用户动态行为趋势时，综合考虑用户特征、时间因素、健康状况和环境因素，提供有益的预测结果。

24、优选地，步骤s3包括以下步骤：

25、步骤s31：对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，生成用户健康动态行为时序序列；

26、步骤s32：利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序序列进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；

27、步骤s33：利用哈希编码法对匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，生成用户健康动态行为编码；

28、步骤s34：对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，以生成用户健康动态行为哈希编码。

29、本发明通过对用户健康动态行为时序数据进行序列划分，可以将连续的时间数据分割为多个时序序列，每个序列代表一段时间内的行为模式，时序序列可以提供更详细和精确的行为信息，例如用户在不同时间段内的活动强度、睡眠质量等，有助于更全面地了解用户的健康状况和行为模式，差分隐私技术可以对用户的健康动态行为时序序列进行加噪处理，添加一定的噪声，从而在保护用户隐私的同时提供对数据的合理分析，经过加噪匿名化处理后，生成的匿名化用户健康动态行为数据不再关联到具体的个人身份，有助于减少数据泄露风险，哈希编码法可以将匿名化用户健康动态行为数据进行编码转换，将原始数据映射为相对较短的编码，从而实现数据的压缩和存储效率的提高，哈希编码转换后的用户健康动态行为编码不再包含原始数据的明确信息，有助于保护数据的安全性和隐私，对用户健康动态行为编码进行哈希编码映射，可以将编码转换为一组唯一的哈希编码，用作数据的索引和标识，通过哈希编码映射，可以实现对用户健康动态行为数据的快速访问和检索，提高数据查询和分析的效率。

30、优选地，步骤s4包括以下步骤：

31、步骤s41：对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；

32、步骤s42：利用用户健康动态行为数据节点相似度计算公式对用户健康动态行为数据节点进行节点相似度计算，生成节点相似度数据；

33、步骤s43：基于节点相似度数据对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵。

34、本发明通过对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，可以将编码分组为多个节点，每个节点代表一个数据子集或数据簇，节点划分可以实现对用户健康动态行为数据的分区和管理，使得数据处理和分析可以在更小的数据单元上进行，提高计算效率，通过节点相似度计算公式，可以对用户健康动态行为数据节点之间的相似度进行量化计算，衡量它们之间的相似程度，节点相似度数据可以帮助发现用户健康动态行为数据节点之间的关联性和相似模式，揭示潜在的数据关系和规律，基于节点相似度数据，可以构建用户健康动态行为数据节点之间的相似度矩阵，其中矩阵元素表示节点之间的相似度值，生成的用户健康动态行为矩阵可以进行可视化展示和进一步的数据分析，例如聚类分析、关联规则挖掘等，以揭示数据的结构和模式。

35、优选地，步骤s42中的用户健康动态行为数据节点相似度计算公式具体为：其中，为用户健康动态行为数据节点相似值，为第个用户健康动态行为数据节点，为用户健康动态行为数据节点的总数，为第个用户健康动态行为数据节点的权重值，为第个用户健康动态行为数据节点的差值，为第个用户健康动态行为数据节点的频率值，为第个用户健康动态行为数据节点的相位值，为用户健康动态行为数据节点关联值调整因子。

36、本发明通过表示了节点的权重和差异的自然对数。通过对所有节点的权重和差异进行求和，可以综合考虑整个数据集中节点的重要性和差异性。可以捕捉全局的数据模式和特征，通过节点频率和相位特征的平方根。通过对所有节点的频率和相位特征进行求和，可以综合考虑整个数据集中的频率和相位特征。可以捕捉全局的动态行为模式和时序特征。累加求和操作考虑了所有节点之间的相似性。每个节点的相似性都对最终的求和结果有贡献，因此可以综合考虑节点之间的相互影响，可以发现节点之间的关联和群体行为，通过将节点的权重和差异与调整因子相结合，可以平衡节点的重要性和差异对相似值的影响，确保相似值的合理度量和比较。调整因子对节点相似值进行标准化。通过将节点的权重和差异调整为相同的量级，可以消除它们的尺度差异，使得相似值在不同节点之间具有可比性，可以更准确地衡量节点之间的相似度，通过量化节点的重要性和差异性、突出特征差异，并通过调整因子对节点相似值进行标准化和调整，实现了对节点相似值的标准化和调整，使得相似值具备可比性并更准确地反映节点之间的相似程度。

37、优选地，步骤s5包括以下步骤：

38、步骤s51：对用户健康动态行为节点进行合约分析，生成用户健康动态行为智能合约逻辑；

39、步骤s52：利用用户健康动态行为智能合约逻辑对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；

40、步骤s53：基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；

41、步骤s54：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成用户健康动态行为区块链创世区块；

42、步骤s55：利用分布式指定共识算法对用户健康动态行为区块链创世区块进行区块链网络构建，构建用户健康动态行为区块链网络；

43、本发明通过对用户健康动态行为节点进行合约分析，可以提取节点之间的逻辑关系和规则，并生成相应的智能合约逻辑，用户健康动态行为智能合约逻辑可以明确定义用户行为的规则和条件，例如行为奖励机制、数据共享规则等，为后续的智能合约编辑提供基础，根据用户健康动态行为智能合约逻辑，对每个节点进行智能合约编辑，将逻辑规则转化为可执行的智能合约代码，用户健康动态行为智能合约可以自动执行合约逻辑，实现基于预设规则的自动化行为管理和数据处理，利用用户健康动态行为智能合约，可以构建基于区块链的去中心化网络拓扑结构，其中每个节点代表一个参与者或数据存储节点，基于区块链网络拓扑结构，用户可以安全地共享健康动态行为数据，同时建立信任机制，确保数据的真实性和可靠性，通过对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，可以优化网络的性能、可扩展性和安全性，重构后的拓扑结构形成用户健康动态行为区块链的创世区块，作为区块链网络的起始点和基础，利用分布式指定共识算法，对用户健康动态行为区块链的创世区块进行验证和共识，逐步构建整个区块链网络，构建的用户健康动态行为区块链网络可以实现分布式数据存储和共享，提高数据的安全性、可用性和可追溯性。

44、优选地，步骤s6包括以下步骤：

45、步骤s61：利用神经网络算法对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，以生成用户健康动态行为神经区块链网络；

46、步骤s62：对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积，生成用户健康动态行为区块链卷积网络；

47、步骤s63：对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。

48、本发明通过应用神经网络算法，可以对用户健康动态行为区块链网络进行迭代优化，提高网络性能、效率和安全性，神经网络算法可以根据网络的实际情况进行自适应学习和调整，进一步优化区块链网络结构和参数设置。通过对用户健康动态行为神经区块链网络进行膨胀卷积操作，可以提取网络中节点之间的局部特征和关联性，有助于更准确地描述节点之间的交互模式。用户健康动态行为区块链卷积网络可以通过膨胀卷积操作，提取更丰富的特征表示，从而更好地反映健康数据的内在结构和关联关系。通过对用户健康动态行为区块链卷积网络进行数据挖掘建模，可以发现潜在的模式、规律和关联关系，为健康数据的分析和应用提供基础。构建的用户健康区块链网络模型可以用于执行健康数据的共享，提供安全、可控的数据共享环境，促进跨机构、跨领域的合作和研究。

49、在本说明书中，提供一种基于物联网的健康数据共享系统，包括：

50、动态行为模块，基于物联网获取用户健康数据；利用特征工程法对用户健康数据进行特征提取，以生成用户健康特征数据；对用户健康特征数据进行动态行为分析，获取用户健康动态行为数据；

51、群体关联模块，对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，生成用户健康群体关联数据；基于用户健康群体关联数据对用户健康动态行为数据进行时序分析，以生成用户健康动态行为时序数据；

52、数据编码模块，利用差分隐私技术对用户健康动态行为时序数据进行加噪匿名化处理，以生成匿名化用户健康动态行为数据；对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，以生成用户健康动态行为哈希编码；

53、节点划分模块，对用户健康动态行为哈希编码进行节点划分，从而生成用户健康动态行为数据节点；对用户健康动态行为数据节点进行矩阵构建，以生成用户健康动态行为矩阵；

54、区块链网络模块，对用户健康动态行为节点进行智能合约编辑，生成用户健康动态行为智能合约；基于用户健康动态行为智能合约对用户健康动态行为矩阵进行去中心化网络拓扑结构搭建，构建用户健康动态行为区块链网络；

55、模型构建模块，利用神经网络算法对用户健康动态行为块链网络进行迭代优化，构建用户健康区块链网络模型，以执行健康数据共享。

56、本发明通过构建基于物联网的健康数据共享系统，通过物联网技术，可以实时获取用户的健康数据，包括生理指标、运动数据等，为后续的分析和处理提供数据基础，应用特征工程方法，可以从原始健康数据中提取出有代表性的特征，减少数据维度，提高数据表达能力，对用户健康特征数据进行分析，可以揭示用户的健康行为模式和趋势，帮助了解用户的健康状况和行为习惯，通过对用户健康动态行为数据进行群体关联分析，可以识别用户之间的关联关系和相互影响，发现群体行为规律和趋势，基于用户健康群体关联数据，对用户健康动态行为数据进行时序分析，可以揭示用户的行为演化过程、周期性变化等信息，为进一步的分析和预测提供基础，应用差分隐私技术，对用户健康动态行为时序数据进行加噪处理，保护用户的隐私信息不被泄露或识别，通过匿名化处理，将用户健康动态行为时序数据转化为匿名化的数据形式，降低数据的敏感性和可识别性，对匿名化用户健康动态行为数据进行哈希编码，可以将数据表示为唯一的哈希值，方便数据的存储和识别，通过对用户健康动态行为哈希编码进行划分，将数据划分为不同的节点，便于数据管理和处理，将用户健康动态行为数据节点构建成矩阵形式，可以更方便地进行矩阵计算和分析，揭示节点之间的关联关系和影响力。