[發明專利]一種基于用戶標簽的醫學信息推薦方法及系統

有效

• 申請號: 202010742956.4
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111914172B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 張發寶;李欣梅
• 申請（專利權）人: 上海梅斯醫藥科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所(普通合伙) 31251
• 代理人: 劉秋香

本發明公開了一種基于用戶標簽的醫學信息推薦方法及系統，其中，智能醫學信息推薦方法包括：采集用戶在醫學網站的閱讀行為信息及對應的閱讀數據信息；根據閱讀行為信息獲取閱讀喜好度，并從對應的閱讀數據信息中提取閱讀信息參數；分析標簽參考數據，確定用戶標簽；所述標簽參考數據包含所述閱讀喜好度及對應的閱讀信息參數；根據用戶標簽，從待推薦醫學數據信息中選取目標醫學數據信息；將目標醫學數據信息推薦給用戶。通過本發明，可以基于用戶標簽向用戶推送其感興趣的信息，實現信息的精準推送。

技術領域

本發明涉及數據處理分析領域，尤其涉及一種基于用戶標簽的醫學信息推薦方法及系統。

背景技術

醫學專業網站上往往包含有大量的醫學數據信息，由于醫學數據信息的專業性，不同的醫護人員可能感興趣的醫學信息也不一樣。且醫學網站的瀏覽信息，不同于新聞、娛樂、等商業網站，有反復瀏覽、反復查看、針對某一詞匯反復檢索、收藏后反復查看、瀏覽時間偏長等等特征。商業網站、論壇常用的推薦算法，用于醫學網站，推薦不準確。比如，目前，常使用的推薦算法有基于內容推薦法、協同過濾推薦法以及混合推薦法，也包含一些改進算法，例如，基于維度劃分為用戶維度相關改進法、產品維度相關改進法等這類現有的信息推送方法在向用戶推送醫學信息時，經常存在推送的信息不準確的情況，導致用戶的使用體驗較低，亟需改進。

發明內容

為了克服上述技術缺陷，本申請公開了一種基于用戶標簽的醫學信息推薦方法及系統，具體的，本申請的技術方案如下：

一方面，本發明公開了一種基于用戶標簽的醫學信息推薦方法，包括：

采集用戶在醫學網站的閱讀行為信息及對應的閱讀數據信息；

根據所述閱讀行為信息獲取閱讀喜好度，并從對應的閱讀數據信息中提取閱讀信息參數；

分析標簽參考數據，確定用戶標簽；所述標簽參考數據包含所述閱讀喜好度及對應的閱讀信息參數；

根據所述用戶標簽，從待推薦醫學數據信息中選取目標醫學數據信息；

將所述目標醫學數據信息推薦給所述用戶。

優選地，所述根據所述閱讀行為信息獲取閱讀喜好度具體包括：根據所述用戶的閱讀點擊行為、點擊閱讀后的閱讀時長、反復瀏覽次數、反復瀏覽時長、以及閱讀點贊信息，獲得所述用戶對對應的閱讀數據信息的喜好度。

優選地，所述基于用戶標簽的醫學信息推薦方法還包括：獲取所述用戶在所述醫學網站的好友信息；從所述用戶的好友中選取親密度最高的好友作為目標好友；將所述目標好友瀏覽過且點贊的醫學數據信息作為目標醫學數據信息；將所述目標醫學數據信息推薦給所述用戶。

優選地，所述閱讀信息參數包括標題長度、信息類別、點擊量、點贊數、全文總字數、信息來源之中的任意一項或多項。

優選地，所述分析標簽參考數據，確定用戶標簽；具體包括：

對從所述閱讀數據信息中提取的各閱讀信息參數進行遍歷組合，獲得參數分析組；每個參數分析組至少包含一個閱讀信息參數；

根據所述用戶對所述閱讀數據信息的喜好度，基于所述閱讀數據信息，對所有的參數分析組進行回歸分析，獲得每個參數分析組的聯合影響權重；

選取聯合影響權重最大的參數分析組作為目標參數分析組，并將所述目標參數分析組中包含的各閱讀信息參數作為目標閱讀信息參數；

獲取所述目標參數分析組中的各目標閱讀信息參數的影響權重；

根據所述目標參數分析組中的各目標閱讀信息參數的影響權重，確定所述用戶的標簽。

優選地，所述標簽參考數據還包括所述用戶的注冊信息；所述注冊信息包括昵稱、年齡、專業類別、工作領域、醫院科室、興趣愛好之中的任意一項或多項。