个性化服务推荐系统的研究及其在互联网医疗中的应用

摘要

众所周知，大部分普通病人的问诊情况是去医院向医生寻求帮助，这给很多出门困难或有其他原因的患者带来了很大的不便。随着互联网服务的发展，个性化医疗服务推荐能够为病人提供相符的，个性化的医疗推荐服务。但是，现有的针对病人的个性化医疗服务推荐，是以昂贵的可穿戴设备或类似电话亭的健康小屋作为数据采集终端的，不仅在数据采集上存在很大问题，而且在针对病人的各类生理指标上，可穿戴设备或健康小屋都存在数据维度单一等问题，在复杂多样的医疗资源中，难以为患者提供可靠的个性化健康建议。因此，针对以上描述的问题，本文提出一种面向病人的医疗服务推荐的方法，结合病人的描述、所在的地理位置、各类生理指标、疾病史和其他多维数据，研究用户个性化服务推荐系统，提高医疗服务质量。 (1)首先，本文针对实际需求，提出一种以移动设备作为用户数据采集终端，利用移动互联网的优势，解决用户看病问诊难题的医疗服务推荐系统。该系统以推荐算法为基础，利用病人的病情描述，为其推荐合适的医生。系统首先对病情描述进行文本预处理，其中包括分词、去噪声符号、去停用词、词频统计以及文本聚类;然后在聚类的基础上，实现协同过滤算法，寻找相邻用户;最后生成推荐列表，发送给用户，实现文本咨询推荐。 (2)其次，本文针对实际环境和用户选择问题，提出一种基于距离修正用户相似度计算的改进传统协同过滤算法。该算法在传统协同过滤基础上，修改用于计算用户相似度的Pearson相关系数公式，引入了距离因子;该因子在医疗资源均衡的基础上，针对用户近距离优先选择的普适想法而确定的。然后利用现实的实际距离作为距离系数来确定距离因子;最后针对实验结果对比分析，进一步确定改进算法针对系统平台的有效性，能够为用户提供更加合理的推荐。 (3)最后，依据提出的用户推荐系统以及改进的协同过滤算法，本文对其进行系统和算法的整合;将改进的协同过滤算法融入到医疗推荐系统当中，实现更加合理的精确的推荐。然后就系统平台的整体设计与实现进行描述，首先是速递医运医疗服务平台综述，包括系统平台概述、系统框架设计以及开发环境的描述;接着是系统核心模块的总体设计描述以及核心模块的实现，包括数据库实现以及类方法描述;最后则是系统平台成果展示。 本文针对传统互联网医疗服务的数据维度单一等缺点，结合病人咨询描述、地理方位、疾病史、就诊过医生等多维数据，以移动设备为基础，利用自然语言处理、文本聚类以及改进的协同过滤推荐算法来处理用户数据，实现了用户的个性化医疗服务推荐系统。有助于为病人提供个性化的、可靠的、精确的互联网医疗服务，有效减少了传统医疗服务存在的问题，为用户带去高质量的智能推荐服务。