[發(fā)明專利]動態(tài)防疫知識的推送方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011084986.7
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112148937B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐卓揚;孫行智;胡崗;趙惟;左磊;趙婷婷
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06F16/9035;G06F16/907
• 代理公司: 深圳市沃德知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發(fā)明涉及一種動態(tài)防疫知識的推送方法及系統(tǒng)，該方法包括：從自查上報數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)人群中每個用戶的特征信息；獲取最新版防疫指南與上一版本的防疫指南，篩選出更新過的和未向目標(biāo)人群推送過的防疫知識點，將篩選出的防疫知識點作為待推送知識點；將自查上報數(shù)據(jù)包含的特征信息的格式調(diào)整為與待推送知識點一致的格式，生成調(diào)整后的特征信息集；基于自查上報數(shù)據(jù)和待推送知識點構(gòu)建并訓(xùn)練推送模型，將調(diào)整后的特征信息集輸入至訓(xùn)練好的推送模型中，輸出對特征信息集干預(yù)效果最大的防疫知識點推送給預(yù)設(shè)用戶端。本發(fā)明能夠?qū)崟r監(jiān)控自查上報數(shù)據(jù)的變動，根據(jù)實時的自查上報數(shù)據(jù)自動匹配適合的防疫知識點推送給目標(biāo)用戶群。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，尤其涉及一種動態(tài)防疫知識的推送方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

建立一個推送系統(tǒng)進行患教，一般需要收集大量的樣本進行學(xué)習(xí)，而要驗證一個推送系統(tǒng)，需要做前瞻性隨訪進行驗證，收集樣本、進行隨訪都是需要花費大量的時間和金錢，而花費大量的時間和金錢來收集樣本和進行隨訪，僅為了做患教推送，顯然是沒有市場價值的；

在特殊時期(如疫情期間)，政府部門、居委會等機構(gòu)可能要求居民每日進行自查上報，自行在移動端更新每日健康信息，這些信息具有消耗小，易獲取的特點，只要適當(dāng)進行數(shù)據(jù)脫敏，這些自查上報數(shù)據(jù)也可以用于適當(dāng)分析；

然而，現(xiàn)有的患教推送系統(tǒng)的問題是：缺乏對特殊時期的自查上報數(shù)據(jù)進行合理應(yīng)用的手段，因此需要耗費大量的時間和金錢去收集數(shù)據(jù)、進行隨訪；另外，現(xiàn)有的患教系統(tǒng)還缺乏一個全面的動態(tài)更新機制，無法應(yīng)用于防疫期間人群自查上報數(shù)據(jù)與防疫指南中各個防疫知識點動態(tài)變化的場景，即，無法根據(jù)實時的自查上報數(shù)據(jù)自動匹配適合的防疫知識點推送給目標(biāo)用戶群。比如，在防疫期間，防疫知識點和人群的健康數(shù)據(jù)是“動態(tài)”的，防疫指南版本更新迭代迅速，推送的某一版的防疫知識可能會被將來的版本更改、更新或取消。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上內(nèi)容，本發(fā)明提供一種動態(tài)防疫知識的推送方法及系統(tǒng)，其目的在于能夠?qū)崟r監(jiān)控自查上報數(shù)據(jù)的變動，根據(jù)實時的自查上報數(shù)據(jù)自動匹配適合的防疫知識點推送給目標(biāo)用戶群。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種動態(tài)防疫知識的推送方法，應(yīng)用于電子裝置，所述方法包括：

S1，從數(shù)據(jù)源獲取目標(biāo)人群在預(yù)設(shè)日期的自查上報數(shù)據(jù)，從所述自查上報數(shù)據(jù)中提取所述目標(biāo)人群中每個用戶的特征信息；

S2，從預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫獲取最新版防疫指南與上一版本的防疫指南，將兩個版本的防疫指南進行對比分析，篩選出更新過的和未向所述目標(biāo)人群推送過的防疫知識點，并將篩選出的防疫知識點作為待推送知識點；

S3，將所述自查上報數(shù)據(jù)包含的特征信息的格式調(diào)整為與所述待推送知識點一致的格式，生成調(diào)整后的特征信息集；

S4，基于所述自查上報數(shù)據(jù)和所述待推送知識點構(gòu)建并訓(xùn)練推送模型，將所述特征信息集輸入至訓(xùn)練好的推送模型中，輸出對所述特征信息集干預(yù)效果最大的防疫知識點推送給預(yù)設(shè)用戶端。

優(yōu)選的，所述特征信息包括用戶的基本信息、外出記錄、健康狀況以及癥狀問題的答復(fù)。

優(yōu)選的，所述S1還包括：

通過模糊算法對所述自查上報數(shù)據(jù)中的敏感信息進行模糊處理，得到模糊數(shù)據(jù)，采用所述模糊數(shù)據(jù)對所述自查上報數(shù)據(jù)替換實現(xiàn)對所述自查上報數(shù)據(jù)脫敏。

優(yōu)選的，所述推送模型的訓(xùn)練方法包括：

將所述自查上報數(shù)據(jù)和所述待推送知識點作為訓(xùn)練樣本；

將所述訓(xùn)練樣本按照預(yù)設(shè)比例分成訓(xùn)練集和驗證集；

將所述訓(xùn)練集輸入至預(yù)設(shè)的訓(xùn)練模型中進行回歸訓(xùn)練，每隔預(yù)設(shè)周期使用所述驗證集對該模型的準(zhǔn)確率進行驗證；及

當(dāng)所述準(zhǔn)確率大于預(yù)設(shè)閾值時，結(jié)束訓(xùn)練，得到所述推送模型。