健康预警信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备与流程

1.本发明涉及一种信息处理技术领域，特别是涉及一种健康预警信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，戒烟的手段也越来越智能化，智能戒烟产品不断涌现。主流智能戒烟产品通过限制吸烟设备的启动频率、次数，并配合向用户发送吸烟次数提示信息来实现对用户吸烟频率的控制。但是，现有的戒烟信息推送方法，信息内容难以引起用户的重视，信息容易被用户忽略，导致信息查看率较低，信息推送成功率较低。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种健康预警信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备，主要目的在于解决现有健康预警信息推送成功率较低的问题。
4.依据本发明一个方面，提供了一种健康预警信息的推送方法，包括：
5.响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；
6.若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；
7.根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个。
8.进一步地，所述获取预先生成的健康分析数据之前，所述方法还包括：
9.获取所述目标用户的基础信息、所述目标用户的历史吸烟数据；
10.基于已完成训练的吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数；
11.根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像，所述健康状态模拟图像集包括与不同吸烟危害指数区间存在映射关系的健康状态模拟图像。
12.进一步地，所述健康状态模拟图像为器官状态模拟图像，所述根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像之前，所述方法还包括：
13.构建不同器官图像颜色深度参数的器官状态模拟图像；
14.根据所述器官图像颜色深度参数为所述器官状态模拟图像配置对应的危害指数范围，得到多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系，所述器官图像颜色深度参数用于表征模拟器官损伤程度；
15.基于所述多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系构建健康状态模拟图像集。
16.进一步地，所述基于吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数之前，所述方法还包括：
17.构建初始吸烟危害指数预测模型及训练样本集，所述训练样本集包括标记有吸烟危害指数的用户吸烟数据样本；
18.利用所述训练样本集对所述初始吸烟危害指数预测模型进行训练，得到已完成训练的吸烟危害指数预测模型。
19.进一步地，所述获取预先生成的健康分析数据之前，所述方法还包括：
20.获取所述目标用户在预设时间段内的目标吸烟数据、以及全局用户在所述预设时间段内的全局吸烟数据；
21.根据所述目标吸烟数据计算得到目标吸烟统计数据；
22.根据所述全局吸烟数据计算得到全局吸烟统计数据，所述全局吸烟统计数据包括全局吸烟量数据、全局吸烟时长数据、全局吸烟频率数据；
23.根据所述目标吸烟统计数据、所述全局吸烟统计数据计算得到吸烟分布数据，所述吸烟分布数据用于表征所述目标吸烟统计数据在所述全局吸烟统计数据中的排序或占比。
24.进一步地，所述将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备之后，所述方法还包括：
25.向所述关联电子烟设备发送拒绝所述点烟请求的回复指令；
26.当监测到所述健康预警信息的查看时间大于预设查看时间阈值时，监听所述关联电子设备发送的重复点烟请求；
27.响应于所述重复点烟请求，向所述关联电子烟设备发送同意所述重复点烟请求的回复指令。
28.进一步地，所述方法还包括：
29.当所述目标吸烟统计数据小于所述预设预警阈值，且在预设监控时间内生成所述健康预警信息的次数小于预设预警次数阈值时，根据所述目标吸烟统计数据对所述预设预警阈值进行负向修正。
30.依据本发明另一个方面，提供了一种健康预警信息的推送装置，包括：
31.获取模块，用于响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；
32.生成模块，用于若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；
33.发送模块，用于根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个。
34.进一步地，所述装置还包括：
35.所述获取模块，还用于获取所述目标用户的基础信息、所述目标用户的历史吸烟数据；
36.预测模块，用于基于已完成训练的吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述
历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数；
37.确定模块，用于根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像，所述健康状态模拟图像集包括与不同吸烟危害指数区间存在映射关系的健康状态模拟图像。
38.进一步地，所述装置还包括：
39.第一构建模块，用于构建不同器官图像颜色深度参数的器官状态模拟图像；
40.匹配模块，用于根据所述器官图像颜色深度参数为所述器官状态模拟图像配置对应的危害指数范围，得到多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系，所述器官图像颜色深度参数用于表征模拟器官损伤程度；
41.第二构建模块，用于基于所述多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系构建健康状态模拟图像集。
42.进一步地，所述装置还包括：
43.第三构建模块，用于构建初始吸烟危害指数预测模型及训练样本集，所述训练样本集包括标记有吸烟危害指数的用户吸烟数据样本；
44.训练模块，用于利用所述训练样本集对所述初始吸烟危害指数预测模型进行训练，得到已完成训练的吸烟危害指数预测模型。
45.进一步地，所述装置还包括：
46.所述获取模块，还用于获取所述目标用户在预设时间段内的目标吸烟数据、以及全局用户在所述预设时间段内的全局吸烟数据；
47.第一计算模块，用于根据所述目标吸烟数据计算得到目标吸烟统计数据；
48.第二计算模块，用于根据所述全局吸烟数据计算得到全局吸烟统计数据，所述全局吸烟统计数据包括全局吸烟量数据、全局吸烟时长数据、全局吸烟频率数据；
49.第三计算模块，用于根据所述目标吸烟统计数据、所述全局吸烟统计数据计算得到吸烟分布数据，所述吸烟分布数据用于表征所述目标吸烟统计数据在所述全局吸烟统计数据中的排序或占比。
50.进一步地，所述装置还包括：
51.所述发送模块，还用于向所述关联电子烟设备发送拒绝所述点烟请求的回复指令；
52.监听模块，用于当监测到所述健康预警信息的查看时间大于预设查看时间阈值时，监听所述关联电子设备发送的重复点烟请求；
53.所述发送模块，还用于响应于所述重复点烟请求，向所述关联电子烟设备发送同意所述重复点烟请求的回复指令。
54.进一步地，所述装置还包括：
55.修正模块，用于当所述目标吸烟统计数据小于所述预设预警阈值，且在预设监控时间内生成所述健康预警信息的次数小于预设预警次数阈值时，根据所述目标吸烟统计数据对所述预设预警阈值进行负向修正。
56.根据本发明的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述健康预警信息的推送方法对应的操作。
57.根据本发明的再一方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口
和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
58.所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述健康预警信息的推送方法对应的操作。
59.借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：本发明提供了一种健康预警信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备，本发明实施例通过响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个，大大提升用户对健康预警信息的重视度及接受度，提高用户对健康预警信息的查看率，从而有效提升健康预警信息推送的成功率。
60.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
61.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
62.图1示出了本发明实施例提供的一种健康预警信息的推送方法流程图；
63.图2示出了本发明实施例提供的另一种健康预警信息的推送方法流程图；
64.图3示出了本发明实施例提供的一种健康预警信息的推送装置组成框图；
65.图4示出了本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
66.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
67.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(ai：artificial intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
68.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
69.针对现有的戒烟信息推送方法，信息内容难以引起用户的重视，信息容易被用户忽略，导致信息查看率较低，信息推送成功率较低。本发明实施例提供了一种健康预警信息的推送方法，如图1所示，以该方法应用于服务器等计算机设备为例进行说明，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(cdn：content delivery network)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，如智能医疗系统、数字医疗平台等。该方法包括：
70.101、响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据。
71.本发明实施例中，健康预警信息推送的目标群体是电子烟设备的使用群体。目标用户为需要推送健康预警信息的用户。关联电子烟设备为目标用户所使用的电子烟设备。当目标用户对关联电子烟设备执行点烟操作时，关联电子烟设备首先根据点烟操作指令生成点烟请求，并将该点烟请求发送至后台服务器，后台服务器响应于接收到的点烟请求，点烟请求携带有目标用户的用户标识，后台服务器根据目标用户的用户标识从数据库中获取目标用户对应的吸烟统计数据，即目标吸烟统计数据。
72.需要说明的是，目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项。其中，目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据均可以基于关联电子烟的记录数据统计计算得到。例如，目标吸烟频率数据可以通过对关联电子烟设备的点烟触发的时间间隔进行统计得到；目标吸烟时长数据可以通过对单次点烟持续时长、点烟触发的时间间隔计算得到；目标吸烟量数据可以基于关联电子烟设备的发热片单位时间内燃烧的烟草量、及目标吸烟时长数据计算得到。其中，目标吸烟统计数据对应的时间区间可以为1个自然日、1周，也可以根据具体应用场景需要自定义，本发明实施例不做具体限定。通过获取目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据能够为后续判定是否需要向目标用户推送健康预警信息提供准确的数据基础，从而提高健康预警信息推送的准确性。
73.102、若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据。
74.本发明实施例中，针对目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据分别预设有对应的预警阈值，即目标吸烟量数据对应有预设吸烟量预警阈值，目标吸烟时长数据对应有预设吸烟时长预警阈值；目标吸烟频率数据对应有预设吸烟频率预警阈值。目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中无论哪一项数据大于其对应的预设预警阈值时，都表明目标用户的吸烟达到了预警条件，需要进行预警，因此，需要获取用于生成预警信息的健康分析数据。其中，健康分析数据为预先生成的，生成的时间可以为在前一次灭烟动作之后，在该时间点对数据进行分析生成健康分析数据，在保证数据时效性的同时，又能提高健康预警信息的生成效率。基于吸烟量、吸烟时长、吸烟频率三个维度的数据进行判定，能够实现对目标用户吸烟状况的全面评估，从而提高健康预警信息推送的准确性。
75.103、根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备。
76.本发明实施例中，在得到健康分析数据之后，将健康分析数据以健康预警信息的形式发送到目标用户的终端设备。由于健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个。其中，健康状态模拟图像用于展示目标用户在当前吸烟状况下所可能引发的对健康的损害情况的模拟图像。例如，肺部损伤模拟图像、血管损伤模拟图像等。吸烟分布数据用于表征目标用户的吸烟情况与全局电子烟使用者的吸烟情况的比较数据，例如，目标用户的吸烟频率在全局电子烟使用者的吸烟频率中的排名。目标吸烟统计数据可以以数据图表的形式展示处理，例如，月吸烟量频次分布曲线、日吸烟时长分布图等。通过在健康预警信息中展示生动的模拟图像、数据图表以及在全局用户中的比较数据，更为直观的展示了吸烟所带来的危害，能够使目标用户对接收到健康预警信息有更高的关注度，从而提升健康预警信息推送的成功率。
77.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，如图2所示，步骤 102所述获取预先生成的健康分析数据之前，所述方法还包括：
78.201、获取所述目标用户的基础信息、所述目标用户的历史吸烟数据。
79.202、基于已完成训练的吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数。
80.203、根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像。
81.本发明实施例中，为了对目标用户的健康状况进行准确的分析，需要获取目标用户的基础信息、以及目标用户的历史吸烟数据。其中，基础信息包括目标用户的年龄、烟龄、性别、健康状况等信息。历史吸烟数据包括关联电子烟设备所记录的全部历史数据，还可以包括基于用户吸烟历史调查信息生成的数据。在得到目标用户的基础信息、历史吸烟数据之后，将基础信息、历史吸烟数据输入到已完成训练的吸烟危害指数预测模型中，以得到吸烟危害指数。吸烟危害指数用于表征目标用户的当前吸烟状况对身体的损伤程度的估计。吸烟危害指数越大，表明对身体的损伤程度越大。为了更加直观的展示吸烟对身体的损伤程度，从健康状态模拟图像集中的多个健康状态模拟图像中获取与吸烟危害指数匹配的目标健康状态模拟图像。
82.需要说明的是，健康状态模拟图像集中包括与不同吸烟危害指数区间存在映射关系的健康状态模拟图像。通过将表征不同预估身体损伤程度的模拟图像按照吸烟危害指数的区间进行划分，不仅能够展示单张健康状态模拟图像，还能够展示随吸烟程度的加重，预期健康状态的动态变化模拟图像。能够更加直观且精确的展示吸烟对身体的危害程度，提高用户对健康状态模拟图像的认同度，从而提升健康预警信息推送的成功率。
83.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，步骤203所述根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像之前，所述方法还包括：
84.构建不同器官图像颜色深度参数的器官状态模拟图像。
85.根据所述器官图像颜色深度参数为所述器官状态模拟图像配置对应的危害指数范围，得到多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系。
86.基于所述多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系构建健康状态模拟图像集。
87.本发明实施例中，健康状态模拟图像为器官状态模拟图像。由于吸烟量过多会导
致动脉硬化、肺部颜色变深甚至变黑。为了准确展示器官的变化情况，预先构建多张器官状态模拟图像，利用器官图像颜色深度参数表征器官损伤程度。每张器官状态模拟图像之间的器官图像颜色深度参数不同，且呈连续渐变分布。例如，构建器官图像颜色深度从浅至深的10张器官状态模拟图像，其器官图像颜色深度参数依次按照1、5、10
……
45、50 分布。进一步地，为了展示不同吸烟程度对器官损伤的影响程度差异，针对不同器官图像颜色深度参数的器官状态模拟图像匹配以对应的危害指数范围。例如，将器官图像颜色深度参数为1的器官状态模拟图像与危害指数范围0-5建立映射关系，将器官图像颜色深度参数为5的器官状态模拟图像与危害指数范围6-10建立映射关系，以此类推。
88.需要说明的是，吸烟危害指数、吸烟危害指数与器官状态模拟图像的匹配关系为基于相关专家的建议设定的，能够一定程度上表征目标用户由于吸烟而摄入有害物质量与器官损伤程度之间的相关性，但器官状态模拟图像仅为展示吸烟对身体健康的危害的模拟图像，以对目标用户起到警示作用，并不能表征目标用户实际器官的状态，或作为诊疗依据。
89.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，所述基于吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数之前，所述方法还包括：
90.构建初始吸烟危害指数预测模型及训练样本集。
91.利用所述训练样本集对所述初始吸烟危害指数预测模型进行训练，得到已完成训练的吸烟危害指数预测模型。
92.本发明实施例中，由于吸烟对用户健康的危害程度，不仅取决于吸烟量，还与目标用户的年龄、烟龄、以及身体健康状况相关。因此，基于预先标记好的大量用户的吸烟数据样本训练初始吸烟危害指数预测模型，以评估目标用户的吸烟数据对目标用户的健康产生的危害程度。其中，初始吸烟危害指数预测模型可以为反向传播神经网络模型，也可以为其他预测网络模型，本发明实施例不做具体限定。训练样本集包括标记有吸烟危害指数的用户吸烟数据样本。每个用户吸烟数据样本包括该用户的基础信息、吸烟数据。
93.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，所述获取预先生成的健康分析数据之前，所述方法还包括：
94.获取所述目标用户在预设时间段内的目标吸烟数据、以及全局用户在所述预设时间段内的全局吸烟数据；
95.根据所述目标吸烟数据计算得到目标吸烟统计数据；
96.根据所述全局吸烟数据计算得到全局吸烟统计数据；
97.根据所述目标吸烟统计数据、所述全局吸烟统计数据计算得到吸烟分布数据。
98.本发明实施例中，为了使用户了解自身的吸烟情况，在全体吸烟用户中的表现，获取相同预设时间段内目标用户的目标吸烟数据与全局用户的全局吸烟数据。其中，全局用户是指能够获取到吸烟数据的使用电子烟设备的用户。预设时间段可以与目标吸烟统计数据的时间区间相同，也可以根据具体应用场景需求自定义，本发明实施例不做具体限定。进一步，根据目标吸烟数据、全局吸烟数据进行统计计算，得到目标吸烟统计数据、全局吸烟统计数据。其中，全局吸烟统计数据包括全局吸烟量数据、全局吸烟时长数据、全局吸烟频率数据。根据全局吸烟数据计算得到全局吸烟统计数据的实现过程与根据目标吸烟数据计
算得到目标吸烟统计数据的实现过程相同，根据目标吸烟数据计算得到目标吸烟统计数据在步骤101中已说明，本发明实施例在此不再赘述。在得到吸烟统计数据之后，计算用于表征目标吸烟统计数据在全局吸烟统计数据中的排序或占比的吸烟分布数据。例如，计算目标吸烟量、目标吸烟时长、目标吸烟频率分别在全局吸烟量、全局吸烟时长、全局吸烟频率的排名情况；计算目标吸烟量占全局吸烟量的比重。此外，吸烟分布数据还可以以图表的形式展示，例如，吸烟分布柱状图、吸烟分布饼状图等，本发明实施例不做具体限定。
99.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，所述将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备之后，所述方法还包括：
100.向所述关联电子烟设备发送拒绝所述点烟请求的回复指令。
101.当监测到所述健康预警信息的查看时间大于预设查看时间阈值时，监听所述关联电子设备发送的重复点烟请求。
102.响应于所述重复点烟请求，向所述关联电子烟设备发送同意所述重复点烟请求的回复指令。
103.本发明实施例中，为了进一步确保健康预警信息能够被目标用户查看，在确定需要向目标用户推送健康预警信息之后，拒绝关联电子烟设备的点烟请求。并将查看健康预警信息，且查看时间满足预设查看时间阈值作为同意点烟请求的的限制条件，以使目标用户能够仔细查看健康预警信息，从而有效提升健康预警信息推送的成功率。其中，预设查看时间阈值可以根据实际需求进行自定义，本发明实施例不做具体限定。
104.在一个本发明实施例中，为了进一步说明及限定，所述方法还包括：
105.当所述目标吸烟统计数据小于所述预设预警阈值，且在预设监控时间内生成所述健康预警信息的次数小于预设预警次数阈值时，根据所述目标吸烟统计数据对所述预设预警阈值进行负向修正。
106.本发明实施例中，当预设监控时间内生成所述健康预警信息的次数小于预设预警次数阈值时，即目标吸烟统计数据未达到预设预警阈值的次数小于预设预警次数阈值时，表明目标用户的吸烟状况得到有效控制，应及时对预设预警阈值进行调整，以实现对目标用户吸烟量的进一步控制。具体地，根据目标吸烟统计数据下调预设预警阈值的数值大小。例如，目标吸烟统计数据中的目标吸烟量为10，原预设预警阈值为20，则将原预设预警阈值负向修正为10。其中，预设预警次数阈值、修正后的预设预警阈值可以根据具体需要自定义，本发明实施例不做具体限定。通过基于目标吸烟统计数据对预设预警阈值进行动态修正，保障预设预警阈值的有效性，提升健康预警信息的发送频率，从而提升健康预警信息推送的成功率。
107.本发明提供了一种健康预警信息的推送方法，本发明实施例通过响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个，大大提升用户对健康预警信息的重视度及接受度，提高用户对健康预警信息的查看率，从而有效提升健康预警信息推送的成功率。
108.进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例提供了一种健康预警信息的推送装置，如图3所示，该装置包括：
109.获取模块31，用于响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；
110.生成模块32，用于若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；
111.发送模块33，用于根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个。
112.进一步地，所述装置还包括：
113.所述获取模块31，还用于获取所述目标用户的基础信息、所述目标用户的历史吸烟数据；
114.预测模块，用于基于已完成训练的吸烟危害指数预测模型对所述基础信息、所述历史吸烟数据进行预测处理，得到吸烟危害指数；
115.确定模块，用于根据所述吸烟危害指数从健康状态模拟图像集中确定目标健康状态模拟图像，所述健康状态模拟图像集包括与不同吸烟危害指数区间存在映射关系的健康状态模拟图像。
116.进一步地，所述装置还包括：
117.第一构建模块，用于构建不同器官图像颜色深度参数的器官状态模拟图像；
118.匹配模块，用于根据所述器官图像颜色深度参数为所述器官状态模拟图像配置对应的危害指数范围，得到多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系，所述器官图像颜色深度参数用于表征模拟器官损伤程度；
119.第二构建模块，用于基于所述多个器官状态模拟图像与危害指数范围的映射关系构建健康状态模拟图像集。
120.进一步地，所述装置还包括：
121.第三构建模块，用于构建初始吸烟危害指数预测模型及训练样本集，所述训练样本集包括标记有吸烟危害指数的用户吸烟数据样本；
122.训练模块，用于利用所述训练样本集对所述初始吸烟危害指数预测模型进行训练，得到已完成训练的吸烟危害指数预测模型。
123.进一步地，所述装置还包括：
124.所述获取模块31，还用于获取所述目标用户在预设时间段内的目标吸烟数据、以及全局用户在所述预设时间段内的全局吸烟数据；
125.第一计算模块，用于根据所述目标吸烟数据计算得到目标吸烟统计数据；
126.第二计算模块，用于根据所述全局吸烟数据计算得到全局吸烟统计数据，所述全局吸烟统计数据包括全局吸烟量数据、全局吸烟时长数据、全局吸烟频率数据；
127.第三计算模块，用于根据所述目标吸烟统计数据、所述全局吸烟统计数据计算得到吸烟分布数据，所述吸烟分布数据用于表征所述目标吸烟统计数据在所述全局吸烟统计数据中的排序或占比。
128.进一步地，所述装置还包括：
129.所述发送模块33，还用于向所述关联电子烟设备发送拒绝所述点烟请求的回复指令；
130.监听模块，用于当监测到所述健康预警信息的查看时间大于预设查看时间阈值时，监听所述关联电子设备发送的重复点烟请求；
131.所述发送模块33，还用于响应于所述重复点烟请求，向所述关联电子烟设备发送同意所述重复点烟请求的回复指令。
132.进一步地，所述装置还包括：
133.修正模块，用于当所述目标吸烟统计数据小于所述预设预警阈值，且在预设监控时间内生成所述健康预警信息的次数小于预设预警次数阈值时，根据所述目标吸烟统计数据对所述预设预警阈值进行负向修正。
134.本发明提供了一种健康预警信息的推送装置，本发明实施例通过响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个，大大提升用户对健康预警信息的重视度及接受度，提高用户对健康预警信息的查看率，从而有效提升健康预警信息推送的成功率。
135.根据本发明一个实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的健康预警信息的推送方法。
136.图4示出了根据本发明一个实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算机设备的具体实现做限定。
137.如图4所示，该计算机设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(communications interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。
138.其中：处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408 完成相互间的通信。
139.通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
140.处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述健康预警信息的推送方法实施例中的相关步骤。
141.具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
142.处理器402可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic (application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算机设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
143.存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
144.程序410具体可以用于使得处理器402执行以下操作：
145.响应于目标用户的关联电子烟设备发送的点烟请求，获取所述目标用户的目标吸
烟统计数据，所述目标吸烟统计数据至少包括目标吸烟量数据、目标吸烟时长数据、目标吸烟频率数据中的一项；
146.若所述目标吸烟统计数据中的任一项数据大于对应的预设预警阈值，则获取预先生成的健康分析数据；
147.根据所述健康分析数据、所述目标吸烟统计数据生成健康预警信息，并将所述健康预警信息发送至所述目标用户的终端设备，其中，所述健康预警信息至少包括健康状态模拟图像、吸烟分布数据中的一个。
148.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
149.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。