健康管理、运动以及认知技术的结合

每日健身、跑步、快走，然后在微信打卡已经是很多人的习惯。除了关心自己今天的排名外，能否运动的更健康？是否可以更方便和更多的运动专家或健身营养专家互动或接受其指导？出差到了陌生的环境，是否方便得到合适的运动路线？体验当地运动达人的经典线路？亦或与全球运动达人一起竞赛，挑战一个人生目标？

作为已经拥有5千万用户的应用Runkeeper在往这个方向努力。我们以前也介绍过其早期的功能《一位盲人运动员跑完100英里赛程背后的故事》。最早作为初创公司面临的挑战是吸引更多的用户使用应用，将复杂的IT挑战移植到了IBM的云平台。当客户群去到一定的数量，公司自身的方向就自然转向如何提供更优质的服务给到用户了。

面对文章开头的问题，若作为运动发烧友，今天出差或旅游到达一个陌生环境，如何寻找到一个个性化的运动线路？

Runkeeper的答案是：在收集到用户近3百万条常用的公开运动线路中，按照不同的类型给用户推荐最近相邻的流行路线。

这里从技术而言需要引进IBM的运动位置存储技术（Cloudant）与图线路优化和推荐系统（Graph）。通过Runkeeper的示例可以非常清楚的显示其功能和定位。

这个示例可以通过输入跑步的长度，给用户推荐3条特别的线路。

IBM Graph 是一个高性能图形数据库，用户可以通过Rest API进行访问，因此可以支持路线推荐的需求。详细的开发文档可以参考这个链接 https://console.ng.bluemix.net/docs/services/graphdb/index.html

另外对于运动而言，天气是个需要重要考虑的因素，因此Runkeeper引入了IBM云上的Weather天气数据。对于竞技运动而言，好天气是出好成绩的一个重要因素。同时若在天气热时，提供运动线路上的补充饮料点；在雨天提供沿线的可以买到最新阿黛尔音乐碟的商店......新的合作的商业模式，都是可以更进一步给用户提供更多的贴心服务。实现这一切的基础需要引入个性化的用户分析和理解，打造基于用户数据驱动的企业是未来企业发展的一个常态。Runkeeper使用IBM云端数据分析引擎dashDB来实现这一业务目标。

去年底，Runkeeper也尝试在用户的社交社区内组织“Gloable 5K”的全球用户5公里跑活动竞赛。最终采集的数据使用IBM Watson Analytics得到如下结果：

更炫的图表如下：http://blog.runkeeper.com/4318/global-5k-the-results-are-in/

这里需要提到的是全智能图形化的分析工具IBM Watson Analytics可以极大简化用户得到可视化信息的过程，我们公众号在以前文章中也介绍了许多其使用方式，数据在云端后使用这个工具将更简单和方便。

还有个问题，怎样将最热门的认知技术引入到新的应用呢？

在去年的"GLOBAL 5K“活动中，有大量的用户将其训练和达成的目标信息发到了社交媒体Twitter中。因此通过对用户推文的分析，可以实现对客户的深度洞察。Runkeeper引入在IBM 云上面提供的Twitter用户数据，使用Watson Personality Insights进行客户精准画像分析其性格特征。以下尝试也非常有趣：

美国最近的两个总统候选人的性格特点，川普似乎更接近于Runkeeper的用户群，这里就有他的部分选票源啊！

好了，简单分享下Runkeeper在IBM云上的架构：

总结以上信息就是：数据、分析以及新生活。

对于需要专业训练的用户，Runkeeper在其付费的版本内，还有详细的个人指导，高级训练指导等等内容。

对于我们普通的用户，我们可以先从体会一下其免费的训练计划开始，例如这个7周的5公里跑训练计划：让我们一起管住嘴、迈开腿吧。

往期文章关于Cloudant技术、Watson Ananlytics技术还有IBM云数据服务技术的文章，请点击这个链接：

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