基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法及系统技术方案

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本申请提供一种基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法及系统，通过机器学习网络对各个模板养老服务反馈数据进行处理，并且能根据这些模板养老服务反馈数据不断对机器学习网络进行参数更新，这种动态调整和优化方式能够实时适应各种变化，提高服务质量。通过自注意力编码，够对目标养老服务反馈数据进行深度分析和理解，以便生成更为准确的个性化需求预测。此外，还可以根据这些预测结果继续进行AI信息推送，从而形成一个持续优化、自我改进的循环。由此，通过多层级的AI神经网络训练和优化，以及对用户反馈数据的深度处理和分析，实现了对养老服务个性化需求的高精度预测和定制化信息推送，显著提升了居家养老服务的智能化水平和用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法及系统。

技术介绍

1、随着社会的进步和人口老龄化的加剧，居家养老服务的需求日益增长，对服务的个性化和精细化要求也越来越高。传统的居家养老服务往往缺乏个性化，无法满足不同老年人的多样化需求。因此，如何准确地了解和预测老年人的个性化需求，提供定制化的服务，成为居家养老服务领域亟待解决的问题。

2、在现有的居家养老服务系统中，大部分服务模式仍然是一种标准化、通用化的形式，往往难以满足不同老年人的个性化需求。这主要是因为每位老年人的生活习惯、身体状况、健康需求等方面都有所不同，而传统的服务方式往往难以进行精细化的区分和对应。

3、另外，当前的养老服务反馈数据处理多采用人工操作，效率较低，且易出错。特别是当用户数量众多时，如何快速准确地处理大量的反馈数据，是一项具有挑战性的任务。此外，由于缺乏有效的预测机制，养老服务提供者往往难以准确把握未来的服务需求，从而影响了服务质量和用户满意度。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法及系统。

2、依据本申请的第一方面，提供一种基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，所述方法包括：

3、获取居家养老服务平台上传的多个模板养老服务反馈数据和各个模板养老服务反馈数据的个性化需求标签数据，每个模板养老服务反馈数据的个性化需求标签数据用于反映基于专家知识标注生成的所述每个模板养老

4、依据机器学习网络确定所述各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据，每个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据用于反映依据所述机器学习网络输出的所述每个模板养老服务反馈数据的个性化需求字段；

5、针对每个个性化需求标签数据，依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络；

6、依据所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络确定所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据，每个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据用于反映依据所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络输出的所述每个模板养老服务反馈数据的个性化需求字段；

7、依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成目标ai神经网络，依据所述目标ai神经网络对目标养老服务用户的目标养老服务反馈数据进行自注意力编码，生成所述目标养老服务反馈数据的自注意力编码向量，依据所述目标ai神经网络根据所述自注意力编码向量进行个性化需求预测，生成所述目标养老服务反馈数据的目标个性化需求字段，并根据所述目标个性化需求字段对所述目标养老服务用户进行ai信息推送。

8、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络，包括：

9、依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，确定所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数；

10、依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络。

11、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络，包括：

12、依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，确定所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息；

13、将所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息与所述机器学习网络的网络参数进行融合，生成融合后的网络参数，所述融合后的网络参数为所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络的网络参数。

14、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，确定所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息，包括：

15、对所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数进行均值计算，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一训练均值误差参数；

16、依据所述每个个性化需求标签数据对应的第一训练均值误差参数，对所述机器学习网络的网络参数进行导数计算，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一导数计算参数；

17、依据所述每个个性化需求标签数据对应的第一导数计算参数和所述机器学习网络的网络参数，确定所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息。

18、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成目标ai神经网络，包括：

19、依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成第二ai神经网络，所述第二ai神经网络包括自注意力层和第一全连接层；

20、依据所述第二ai神经网络确定所述多个模板养老服务反馈数据的第三个性化需求预测数据，每个模板养老服务反馈数据的第三个性化需求预测数据用于反映依据所述第二ai神经网络输出的所述每个模板养老服务反馈数据的个性化需求字段；

21、依据所述多个模板养老服务反馈数据的第三个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述第一全连接层进行参数更新，生成第二全连接层；

22、依据所述自注意力层和所述第二全连接层，确定目标ai神经网络。

23、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成第二ai神经网络，包括：

24、依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，确定所述多个模板养老服务反馈数据的第二训练误差参数；

25、依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成第二ai神经网络。

26、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据所述多个模板养老服本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一AI神经网络，包括：

3.根据权利要求2所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一AI神经网络，包括：

4.根据权利要求3所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，确定所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息，包括：

5.根据权利要求1所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述多个模板养老服务

6.根据权利要求5所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成第二AI神经网络，包括：

7.根据权利要求6所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成第二AI神经网络，包括：

8.根据权利要求5所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述第二AI神经网络确定所述多个模板养老服务反馈数据的第三个性化需求预测数据，包括：

9.根据权利要求8所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法，其特征在于，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第三个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述第一全连接层进行参数更新，生成第二全连接层，包括：

10.一种基于个性化居家养老服务的AI信息推送系统，其特征在于，包括处理器以及计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-9中任意一项所述的基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络，包括：

3.根据权利要求2所述的基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，对所述机器学习网络进行参数更新，生成所述每个个性化需求标签数据对应的第一ai神经网络，包括：

4.根据权利要求3所述的基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，其特征在于，所述依据所述每个个性化需求标签数据对应的各个模板养老服务反馈数据的第一训练误差参数，确定所述每个个性化需求标签数据对应的网络参数更新信息，包括：

5.根据权利要求1所述的基于个性化居家养老服务的ai信息推送方法，其特征在于，所述依据所述多个模板养老服务反馈数据的第二个性化需求预测数据和个性化需求标签数据，对所述机器学习网络进行参数更新，生成目标ai神经网络，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：王丽丹，罗爱萍，
申请(专利权)人：西昌学院，
类型：发明
国别省市：

网址：基于个性化居家养老服务的AI信息推送方法及系统技术方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/716713

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