Snpers: un sistema de recomendación de ejercicios físicos que integra principios estadísticos y procesamiento de lenguaje natural
Autores: Yang, Yuer; Lin, Yifeng; Chen, Zeguang; Lei, Yongjia; Liu, Xingxing; Zhang, Yan; Sun, Ying; Wang, Xiangjie
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Snpers: un sistema de recomendación de ejercicios físicos que integra principios estadísticos y procesamiento de lenguaje natural
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfermedades
Estudiantes universitarios
Hacer ejercicio
Físico
Examen físico
Sistema de recomendación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
A medida que enfermedades crónicas como las enfermedades cardiovasculares son prevalentes y cada vez más comunes en jóvenes, cada vez más estudiantes universitarios están prestando atención al ejercicio, aunque estén ocupados estudiando. Sin embargo, algunos estudiantes universitarios no son conscientes de su físico y del ejercicio específico para sus cuerpos. El ejercicio que realizan es extenso pero no refinado o demasiado homogéneo. Realizamos un análisis estadístico de los resultados de los exámenes físicos de 18,101 estudiantes universitarios. Descubrimos que los estudiantes que hacen ejercicio regularmente pero aún no logran resultados satisfactorios en uno o más ítems de examen físico a menudo han hecho ejercicio de las dos maneras no científicas mencionadas anteriormente. Este documento presenta un sistema de recomendación inteligente que integra principios estadísticos y procesamiento de lenguaje natural, que mejora los sistemas de recomendación tradicionales y podría proporcionar sugerencias de ejercicio adecuadas y específicas para estudiantes universitarios. El R aumentó aproximadamente un 27.72%.
Descripción
A medida que enfermedades crónicas como las enfermedades cardiovasculares son prevalentes y cada vez más comunes en jóvenes, cada vez más estudiantes universitarios están prestando atención al ejercicio, aunque estén ocupados estudiando. Sin embargo, algunos estudiantes universitarios no son conscientes de su físico y del ejercicio específico para sus cuerpos. El ejercicio que realizan es extenso pero no refinado o demasiado homogéneo. Realizamos un análisis estadístico de los resultados de los exámenes físicos de 18,101 estudiantes universitarios. Descubrimos que los estudiantes que hacen ejercicio regularmente pero aún no logran resultados satisfactorios en uno o más ítems de examen físico a menudo han hecho ejercicio de las dos maneras no científicas mencionadas anteriormente. Este documento presenta un sistema de recomendación inteligente que integra principios estadísticos y procesamiento de lenguaje natural, que mejora los sistemas de recomendación tradicionales y podría proporcionar sugerencias de ejercicio adecuadas y específicas para estudiantes universitarios. El R aumentó aproximadamente un 27.72%.