在智能康复机器人（泛指具备基础康复辅助功能的类按摩设备）服务优化实践中，通过iRest云APP用户端采集设备使用时间、型号、用户ID及按摩模式等数据，经清洗去重等预处理后，基于用户数量、模式使用次数等指标，计算模式使用率、平均使用次数及综合评分，形成用户按摩模式选择偏好分析数据。该数据有助于为设备服务方优化模式推荐策略提供参考依据，促进个性化功能配置的适应性调整，为提升用户体验、增强设备使用粘性提供数据支撑；同时，有利于推动康复辅助设备用户行为分析经验的行业共享，助力同行探索更适配的服务优化路径。
1.数据采集和预处理： （1）通过iRest云APP用户端采集智能康复机器人的用户使用情况数据，包括采集时间、总用户数量n、常用按摩模式的使用用户数量Ni（其中i代表不同的按摩模式）、使用总次数Ci；（2）对采集的数据进行清洗，去除重复、错误或无关的信息。 2.建立智能康复机器人用户按摩模式选择偏好的计算模型： （1）使用率计算：常用按摩模式的使用率Ri=100%×Ni/n； （2）计算常用按摩模式的平均使用次数Ai，计算规则为：若Ni＞0，则Ai=Ci/Ni，若Ni＝0（即无用户使用该模式），Ai=0； （3）综合评分计算：引入综合评分Si衡量模式受欢迎程度，综合考虑使用率Ri和平均使用次数Ai，公式为：Si=0.6×Ri+0.4×Ai，若Ni=0，则默认综合评分Si=0。 （4）群体偏好分析：根据综合评分Si对常用按摩模式排序，Si最高的为最受欢迎模式；若Si相同，则并列判定为最受欢迎。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
采集时间 |
-- | -- |
用户总数n |
-- | -- |
使用用户数量N1（轻松按摩） |
-- | -- |
使用用户数量N2（舒缓减压） |
-- | -- |
使用用户数量N3（气囊揉按） |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 采集时间 | 2025-07-03 |
| 用户总数n | 25710 |
| 使用用户数量N1（轻松按摩） | 11827 |
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