[發明專利]信息推薦方法、設備、存儲介質及裝置

在審

• 申請號: 202010024389.9
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111241265A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 鄒洪偉
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/33;G06F16/583;G06K9/00;G16H40/20;G16H10/60
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 肖丹

1.一種信息推薦方法，其特征在于，所述信息推薦方法包括以下步驟：

獲取待推薦用戶的個人信息，并獲取所述待推薦用戶的預問診信息；

從醫院信息系統中查找與所述個人信息對應的患者醫療數據；

對所述患者醫療數據按照就診科室進行分類，獲得所述待推薦用戶的歷史就診科室和各歷史就診科室對應的就診關鍵詞；

對所述預問診信息進行分詞處理，并將對所述預問診信息進行分詞處理得到的所有詞語與各歷史就診科室對應的就診關鍵詞分別進行匹配；

若匹配成功，將匹配成功的歷史就診科室作為第一目標科室，并將所述第一目標科室進行推薦。

2.如權利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述對所述預問診信息進行分詞處理，并將對所述預問診信息進行分詞處理得到的所有詞語與各歷史就診科室對應的就診關鍵詞分別進行匹配之后，所述信息推薦方法還包括：

若匹配失敗，從所述醫院信息系統中獲取除了所述歷史就診科室之外的其他科室和對應的其他科室關鍵詞；

將所述預問診信息的所有詞語與各其他科室對應的其他科室關鍵詞進行匹配；

若匹配成功，將匹配成功的其他科室作為第二目標科室，將所述第二目標科室進行推薦；

若匹配失敗，將所述預問診信息發送至目標終端，以使醫護人員通過所述目標終端基于所述預問診信息推薦就診科室。

3.如權利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述獲取待推薦用戶的個人信息，并獲取所述待推薦用戶的預問診信息之后，所述信息推薦方法還包括：

獲取所述待推薦用戶的當前照片；

對所述當前照片進行特征提取，獲得所述當前照片對應的待識別圖片特征；

根據所述待識別圖片特征進行微表情檢測，獲得所述待推薦用戶的當前表情；

根據所述當前表情查找對應的服務態度建議，將所述服務態度建議發送至目標終端。

4.如權利要求3所述的信息推薦方法，其特征在于，所述對所述當前照片進行特征提取，獲得所述當前照片對應的待識別圖片特征，包括：

對所述當前照片進行幾何歸一化，獲得幾何歸一化圖片；

對所述幾何歸一化圖片進行灰度歸一化，獲得灰度歸一化圖片；

通過主成分分析算法對所述灰度歸一化圖片進行特征提取，獲得所述當前照片對應的待識別圖片特征。

5.如權利要求3所述的信息推薦方法，其特征在于，所述根據所述待識別圖片特征進行微表情檢測，獲得所述待推薦用戶的當前表情，包括：

通過遞歸神經網絡模型對所述待識別圖片特征進行學習，并通過隨機森林模型對學習的特征進行分類，獲得所述待推薦用戶的當前表情。

6.如權利要求1-5中任一項所述的信息推薦方法，其特征在于，所述獲取待推薦用戶的個人信息，包括：

從公安系統庫獲取照片集，對所述照片集中各照片進行特征提取，獲得各照片對應的照片特征；

將所述待識別圖片特征與各照片特征進行匹配，若匹配成功，將匹配成功的照片對應的目標用戶認定為所述待推薦用戶；

從公安系統庫中獲取所述目標用戶的個人信息作為所述待推薦用戶的個人信息。

7.如權利要求6所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從公安系統庫中獲取所述目標用戶的個人信息作為所述待推薦用戶的個人信息之后，所述信息推薦方法還包括：

根據所述待推薦用戶的個人信息判斷所述待推薦用戶是否為醫患風險對象，獲得判斷結果；

將所述判斷結果發送至所述目標終端。

8.一種信息推薦設備，其特征在于，所述信息推薦設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的信息推薦程序，所述信息推薦程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的信息推薦方法的步驟。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有信息推薦程序，所述信息推薦程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的信息推薦方法的步驟。

10.一種信息推薦裝置，其特征在于，所述信息推薦裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待推薦用戶的個人信息，并獲取所述待推薦用戶的預問診信息；

查找模塊，還用于從醫院信息系統中查找與所述個人信息對應的患者醫療數據；

分類模塊，用于對所述患者醫療數據按照就診科室進行分類，獲得所述待推薦用戶的歷史就診科室和各歷史就診科室對應的就診關鍵詞；

匹配模塊，用于對所述預問診信息進行分詞處理，并將對所述預問診信息進行分詞處理得到的所有詞語與各歷史就診科室對應的就診關鍵詞分別進行匹配；

推薦模塊，用于若匹配成功，將匹配成功的歷史就診科室作為第一目標科室，并將所述第一目標科室進行推薦。