本申请公开了一种健身课程的调整方法、装置、存储介质及电子装置。该方法包括：在目标用户参加目标健身课程的过程中，检测目标用户触发的跳过指令，并确定跳过指令对应目标健身课程中的目标动作信息，其中，目标健身课程中包括多个动作信息；基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因，其中：原因为以下至少之一：身体状态原因、不符合用户偏好原因；基于原因对目标健身课程中的目标动作信息之后的动作信息进行调整。通过本申请，解决了相关技术中由于用户在健身训练的过程中对健身课程中的动作进行跳过或中途退出课程，导致训练效果难以保证的问题。导致训练效果难以保证的问题。导致训练效果难以保证的问题。
【技术实现步骤摘要】
健身课程的调整方法、装置、存储介质及电子装置
[0001]本申请涉及健身课程调整
，具体而言，涉及一种健身课程的调整方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]在运动健身领域，为了达到好的训练效果，用户可以跟着设定好的健身课程进行训练，具体地，健身课程包括具有前后顺序的动作列表，用户按照动作列表进行训练，可以达到预期训练效果。
[0003]但是，不同用户以及同一用户在不同时间段的身体状态不同，在跟着健身课程进行训练的过程中，存在用户觉得动作较难或不喜欢某些动作，从而对健身课程中的动作进行跳过以及中途退出课程的情况，难以坚持完成训练从而无法保证训练效果。
[0004]针对相关技术中由于用户在健身训练的过程中对健身课程中的动作进行跳过或中途退出课程，导致训练效果难以保证的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种健身课程的调整方法、装置、存储介质及电子装置，以解决相关技术中由于用户在健身训练的过程中对健身课程中的动作进行跳过或中途退出课程，导致训练效果难以保证的问题。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种健身课程的调整方法。该方法包括：在目标用户参加目标健身课程的过程中，检测目标用户触发的跳过指令，并确定跳过指令对应目标健身课程中的目标动作信息，其中，目标健身课程中包括多个动作信息；基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因，其中：原因为以下至少之一：身体状态原因、不符合用户偏好原因；基于原因对目标健身课程中的目标动作信息之后的动作信息进行调整。
[0007]可选地，基于原因对目标健身课程中的目标动作信息之后的动作信息进行调整包括：在原因为身体状态原因的情况下，调整目标健身课程中目标动作信息之后的动作信息中的动作难度信息或动作容量信息；在原因为不符合用户偏好原因的情况下，将目标健身课程中的目标动作信息替换为预设动作信息，其中，预设动作信息与目标动作信息对应的训练目标信息以及动作难度信息相同。
[0008]可选地，基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因包括：将目标用户的用户特征、身体状态数据、目标健身课程的特征以及目标动作信息输入第一目标模型进行处理，得到目标动作信息的标签信息，其中，第一目标模型由多组样本数据训练得到，每组样本数据包括用户样本的用户特征、身体状态数据、参加的健身课程的特征、跳过的动作信息以及跳过的动作信息的标签信息，标签信息为第一标签信息或第二标签信息，第一标签信息指示跳过动作信息的原因为身体状态原因、第二标签信息指示跳过动作信息的原因为不符合用户偏好原因；根据目标动作信息的标签信息确定目标用户跳过
目标动作信息的原因。
[0009]可选地，将目标用户的用户特征、身体状态数据、目标健身课程的特征以及目标动作信息输入第一目标模型进行处理，得到目标动作信息的标签信息之前，方法还包括：获取用户样本的用户特征、身体状态数据、参加的健身课程的特征、跳过的动作信息以及在跳过动作信息之后的控制指令；在控制指令包括至少一次跳过指令或退出健身课程的指令的情况下，确定跳过的动作信息的标签信息为第一标签信息，并将用户样本的用户特征、身体状态数据、健身课程的特征、跳过的动作信息以及第一标签信息确定为第一样本数据；在控制指令指示执行完健身课程中跳过的动作信息之后的所有动作信息的情况下，确定跳过的动作信息的标签信息为第二标签信息，并将用户样本的用户特征、身体状态数据、健身课程的特征、跳过的动作信息以及第二标签信息确定为第二样本数据；由多个第一样本数据和多个第二样本数据构成多组样本数据，并根据多组样本数据训练预设逻辑回归模型，得到第一目标模型。
[0010]可选地，基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因包括：基于目标用户身体状态数据判断预设身体指标对应的值是否位于预设范围内；在预设身体指标对应的值位于预设范围内的情况下，确定跳过目标动作信息的原因为不符合用户偏好原因；在预设身体指标对应的值超过预设范围内的情况下，确定跳过目标动作信息的原因为身体状态原因。
[0011]可选地，方法还包括：获取历史时间段内不符合目标用户偏好的动作信息，得到预设动作信息列表；基于预设动作信息列表确定目标用户待参加的健身课程中的不符合目标用户偏好的动作信息；对待参加的健身课程中的不符合目标用户偏好的动作信息进行替换，得到调整后的健身课程。
[0012]可选地，获取历史时间段内不符合目标用户偏好的动作信息，得到预设动作信息列表包括：获取目标用户在历史时间段内参加健身课程中的第一动作信息和第二动作信息，并为第一动作信息设置正标签，为第二动作信息设置负标签，其中，第一动作信息为不符合目标用户偏好的动作信息，第二动作信息为完成练习次数大于预设次数的动作信息；由每个第一动作信息、正标签、第一动作信息所在的健身课程的特征以及目标用户的用户特征构成第三样本数据，并由每个第二动作信息、负标签、第二动作信息所在的健身课程的特征以及目标用户的用户特征构成第四样本数据；由多个第三样本数据和多个第四样本数据构成多组样本数据，并根据多组样本数据训练预设梯度提升模型，得到第二目标模型；采用第二目标模型对健身课程数据库中的多个动作信息进行判断，得到多个标签为正标签的动作信息，并由多个标签为正标签的动作信息构成预设动作信息列表。
[0013]根据本申请的另一方面，提供了一种健身课程的调整装置。该装置包括：检测单元，用于在目标用户参加目标健身课程的过程中，检测目标用户触发的跳过指令，并确定跳过指令对应目标健身课程中的目标动作信息，其中，目标健身课程中包括多个动作信息；确定单元，用于基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因，其中：原因为以下至少之一：身体状态原因、不符合用户偏好原因；调整成单元，用于基于原因对目标健身课程中的目标动作信息之后的动作信息进行调整。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种健身
课程的调整方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；存储器中存储有计算机可读指令，处理器用于运行计算机可读指令，其中，计算机可读指令运行时执行一种健身课程的调整方法。
[0016]通过本申请，采用以下步骤：在目标用户参加目标健身课程的过程中，检测目标用户触发的跳过指令，并确定跳过指令对应目标健身课程中的目标动作信息，其中，目标健身课程中包括多个动作信息；基于目标用户的身体状态数据确定目标用户跳过目标动作信息的原因，其中：原因为以下至少之一：身体状态原因、不符合用户偏好原因；基于原因对目标健身课程中的目标动作信息之后的动作信息进行调整，解决了相关技术中由于用户在健身训练的过程中对健身课程中的动作进行跳过或中途退出课程，导致训练效果难以保证的问题。根据用户跳过目标动作信息的不同原因对目标动作信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种健身课程的调整方法，其特征在于，包括：在目标用户参加目标健身课程的过程中，检测所述目标用户触发的跳过指令，并确定所述跳过指令对应所述目标健身课程中的目标动作信息，其中，所述目标健身课程中包括多个动作信息；基于所述目标用户的身体状态数据确定所述目标用户跳过所述目标动作信息的原因，其中：所述原因为以下至少之一：身体状态原因、不符合用户偏好原因；基于所述原因对所述目标健身课程中的所述目标动作信息之后的动作信息进行调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述原因对所述目标健身课程中的所述目标动作信息之后的动作信息进行调整包括：在所述原因为所述身体状态原因的情况下，调整所述目标健身课程中所述目标动作信息之后的动作信息中的动作难度信息或动作容量信息；在所述原因为所述不符合用户偏好原因的情况下，将所述目标健身课程中的所述目标动作信息替换为预设动作信息，其中，所述预设动作信息与所述目标动作信息对应的训练目标信息以及动作难度信息相同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的身体状态数据确定所述目标用户跳过所述目标动作信息的原因包括：将所述目标用户的用户特征、所述身体状态数据、所述目标健身课程的特征以及所述目标动作信息输入第一目标模型进行处理，得到所述目标动作信息的标签信息，其中，所述第一目标模型由多组样本数据训练得到，每组所述样本数据包括用户样本的用户特征、身体状态数据、参加的健身课程的特征、跳过的动作信息以及所述跳过的动作信息的标签信息，所述标签信息为第一标签信息或第二标签信息，所述第一标签信息指示跳过所述动作信息的原因为所述身体状态原因、所述第二标签信息指示跳过所述动作信息的原因为所述不符合用户偏好原因；根据所述目标动作信息的所述标签信息确定所述目标用户跳过所述目标动作信息的原因。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述目标用户的用户特征、所述身体状态数据、所述目标健身课程的特征以及所述目标动作信息输入第一目标模型进行处理，得到所述目标动作信息的标签信息之前，所述方法还包括：获取所述用户样本的所述用户特征、所述身体状态数据、所述参加的健身课程的特征、所述跳过的动作信息以及在跳过所述动作信息之后的控制指令；在所述控制指令包括至少一次跳过指令或退出所述健身课程的指令的情况下，确定所述跳过的动作信息的所述标签信息为所述第一标签信息，并将所述用户样本的所述用户特征、所述身体状态数据、所述健身课程的特征、所述跳过的动作信息以及所述第一标签信息确定为第一样本数据；在所述控制指令指示执行完所述健身课程中所述跳过的动作信息之后的所有动作信息的情况下，确定所述跳过的动作信息的所述标签信息为所述第二标签信息，并将所述用户样本的所述用户特征、所述身体状态数据、所述健身课程的特征、所述跳过的动作信息以及所述第二标签信息确定为第二样本数据；由多个所述第一样本数据和多个所述第二样本数据构成所述多组样本数据，并根据所
述多组样本数据训练预设逻辑回归模型，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：王军博，陈一初，
申请(专利权)人：北京卡路里信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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