基于运动识别进行信息推荐的方法及装置的制造方法

文档序号:9375602阅读:209来源:国知局
基于运动识别进行信息推荐的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息推荐技术领域,具体而言,本发明涉及基于运动识别进行信息推荐的方法及装置。
【背景技术】
[0002]近年来,随着电子产业和通信技术的飞速发展,以数据、话音、视频为基础的新业务发展迅猛。微电子技术、计算机软硬件技术的快速发展,为终端设备处理越来越复杂的工作打下了基础,为终端设备个性化提供了实现可能,使得终端从某种程度上摆脱了网络的制约,可以具备越来越强大的功能。此外,用户本身也对终端有迫切的需求,希望终端功能更强大、更灵活、更简捷。信息技术的发展,使终端技术走向智能化、移动化、多功能化。
[0003]目前,运动识别技术分为两大类,一类基于图像识别,如:微软的Kinect或索尼的Move等,利用人体周围固定放置的传感器,感知人体躯干和四肢的运动轨迹,从而识别诸如举手或拍动上肢等运动。但此类运动识别技术识别场景有限,只能识别人体动作,无法感知心率、脉搏等特征,且也无法随识别主体进行移动。
[0004]另一类基于人体随身携带的便携式传感器,由于便携式传感器本身及算法的局限,大多数便携式传感器只能提供运动数据监测技术,如:Nike+、Nike Fuelband、Fitbit或咕咚网手环等,可记录用户的运动距离和消耗的热量等数据,但无法识别运动的种类。
[0005]目前,针对运动的推荐方法较少,且推荐模式较简单。就一般推荐方法而言,可分为基于内容、协同过滤算法和关联规则挖掘三大类。各方法具体内容如下:
[0006]基于内容的推荐,推荐给用户一些与用户已选择过的项目相似的内容。例如,当用户在网上购书时,总是购买与历史相关的书籍,那么基于内容的推荐就会给用户推荐一些热门的历史方面的书籍。
[0007]基于协同过滤算法的推荐,推荐给用户一些与用户品味相似的其他用户喜欢的内容。例如,当用户在网上买衣服时,基于协同过滤算法的推荐,会根据用户的历史购买记录或是浏览记录,分析出用户的穿衣品位,并找到与该用户品味相似的一些用户,将他们浏览和购买的衣服信息推荐给该用户。
[0008]基于关联规则挖掘的推荐,推荐给用户一些采用关联规则发现算法计算出的内容。关联规则的发现算法包括Apr1r1、Apr1riTid、DHP和FP-tree等。其核心为使用候选项集找频繁项集。
[0009]其中,还可结合上述各推荐方法,得到一个更加全面的推荐结果,向用户推荐。综合用户的兴趣偏好、属性,商品的属性、内容、分类,及用户之间的社交关系等,挖掘用户的喜好和需求,向用户推荐其感兴趣或需要的商品。
[0010]识别出不同的运动类型,对运动推荐具有重要的作用,如:散步、慢跑和骑车,不同的运动类型其实施者的兴趣爱好也不同。
[0011]随着智能终端计算能力的提高和传感器的集成,可区分一些简单的运动类型。主要表现在,受限于便携式传感器简单的构造和感知信息的不精细,可利用的便携式传感器较少,通常利用加速度传感器和方向传感器,根据震动幅度和方向的不同,区分散步、跑步、爬楼梯等简单运动。对于一些复杂或相近的运动,现有运动识别技术则无法进行区分。
[0012]现有运动识别技术,多采用机器学习中的分类算法,但该类算法需要大量的训练数据,才能给出较高的分类性能。可人工构造训练数据,耗时耗力,增加成本。
[0013]现有运动识别技术,没有区别个体的差异,导致识别结果会不精确。如老年人的跑步和青年人的走路,传感器信息则比较接近。
[0014]由于现有运动识别技术无法识别出真实的运动爱好,导致不能进行准确的运动推荐。且现有运动推荐也仅是根据当前的地理位置给出一些宽泛的推荐,较少考虑如何针对所识别的运动进行必要的推荐。对于异构数据,现有推荐方法无法进行处理,现有推荐方法只能推荐一类项目,无法处理多个项目之间的关系。
[0015]因此,有必要提出一种技术方案,解决现有运动识别技术的识别类型过于简单、识别结果不够精确,及运动推荐单一、无针对性,不能满足用户真实需要的问题。

【发明内容】

[0016]本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一,特别是基于多模态的传感器运动数据和用户通信数据中的运动信息,对运动类型进行识别,进而向用户推荐具有针对性的多样化信息。
[0017]一方面,本发明实施方式提供一种基于运动识别进行信息推荐的方法,包括步骤:获取用户的运动关联信息;根据所述运动关联信息,识别所述用户的运动类型;基于所述运动关联信息和所述运动类型,向所述用户推荐信息。
[0018]另一方面,本发明实施方式提供一种基于运动识别进行信息推荐的装置,包括:获取模块,用于获取用户的运动关联信息;识别模块,用于根据所述运动关联信息,识别所述用户的运动类型;推荐模块,用于基于所述运动关联信息和所述运动类型,向所述用户推荐信息。
[0019]本发明提出的上述方案,可基于多模态的传感器运动数据和用户通信数据中的运动信息,对运动类型进行识别;其后,基于识别出的运动关联信息和运动类型,向用户推荐具有针对性的多样化信息。
[0020]本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0021]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
[0022]图1为本发明基于运动识别进行信息推荐的方法一种实施例的流程示意图;
[0023]图2为本发明异构数据关系建模的图形式;
[0024]图3为本发明异构数据关系建模的矩阵形式;
[0025]图4为本发明基于运动识别进行信息推荐的方法一种具体实施例的框图;
[0026]图5为本发明基于运动识别进行信息推荐的装置一种实施例的结构示意图;
[0027]图6为本发明基于运动识别进行信息推荐的装置另一种实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0028]下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
[0029]本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0030]本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语),具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语,应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样被特定定义,否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0031]本技术领域技术人员可以理解,这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备,其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备,又包括接收和发射硬件的设备,其具有能够在双向通信链路上,进行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括:蜂窝或其他通信设备,其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备;PCS (Personal Communicat1ns Service,个人通信系统),其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力;PDA(Personal Digital Assistant,个人数字助理),其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS (Global Posit1ning System,全球定位系统)接收器;常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备,其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的,或者适合于和/或配置为在本地运行,和/或以分布形式,运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端,例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device,移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话,也可以是智能电视、机顶盒等设备。
[0032]为了实现本发明的目的,本发明实施例提出了一种基于运动识别进行信息推荐的方法,包括以下步骤:
[0033]获取用户的运动关联信息;根据所述运动关联信息,识别所述用户的运动类型;基于所述运动关联信息和所述运动类型,向所述用户推荐信息。
[0034]本发明提出的上述方法,可基于多模态的传感器运动数据和用户通信数据中的运动信息,对运动类型进行识别;其后,基于识别出的运动关联信息和运动类型,向用户推荐具有针对性的多样化信息。
[0035]应当理解,本发明提出的技术方案,在具体的实现中可以在终端设备,和/或服务器,和/或云端上实现。也就是,本发明提出的技术方案的功能分布,可以根据实际的实现需要进行调整,这些调整均应视为不脱离本发明原理
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