一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法及系统，其中，所述医疗信息个性化推荐方法包括：基于用户终端应用层收集用户的医疗信息，获取医疗信息的第一关键字；用户终端应用层基于安全协议将第一关键字发送至云平台，基于第一关键字生成检索式；基于检索式生成检索任务进行检索，对检索到的医疗文献进行关键字提取，获取第二关键字；对第二关键字进行聚类处理，根据聚类结果进行隶属度计算，构建目标关键字邻近集，根据目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层。在本发明专利技术实施例中，解决了现有医疗业务信息推送不准确，提高了整个平台的体验性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法及系统
本专利技术涉及数字医疗
，尤其涉及一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法及系统。
技术介绍
目前我国心脑血病和慢性病患者众多，全国有心血管病患者约3亿，至少有5.8亿人具有至少一种或以上的与慢病有关的危险因素，到2030年，中国的慢病负担将增长50％。2016年，国务院七部委联合发布《关于印发推进家庭医生签约服务指导意见的通知》(国医改办发〔2016〕1号)，要求到2017年，家庭医生签约服务覆盖率达到30％以上，重点人群签约服务覆盖率达到60％以上，重点人群主要包括高血压、糖尿病、结核病等慢性疾病患者。到2020年，力争将签约服务扩大到全人群，形成长期稳定的契约服务关系，基本实现家庭医生签约服务制度的全覆盖。权威调查数据显示，在大医院看病的人群中有70％的患者并不需要现场治疗，只需要在线或者移动端进行问诊服务即可，可以大大解决这部分人群的需求，减轻医生的工作负担，提高医疗服务水平和效率。然而，在在线问诊时，上传一些关于病症的医疗信息之后，平台反馈或推送的医疗信息建议不高快速和准确，或者推送的顺序和方法不符合用户的浏览习惯。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法及系统，解决了现有医疗业务信息推送不准确，提高了整个平台的体验性。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，所述医疗信息个性化推荐方法包括：基于用户终端应用层收集用户的医疗信息，基于所述医疗信息进行关键字提取，获取所述医疗信息的第一关键字；所述用户终端应用层基于安全协议将所述第一关键字发送至云平台，基于所述第一关键字生成检索式；基于所述检索式生成检索任务，按照数据库的类型，将所述检索任务转化为所述云平台的多个检索流，将对个检索流分别部署在云平台服务器集群中的每个检索单元上；每个检索单元将检索到的医疗文献汇集到云平台服务器，采用TF-IDF算法对汇集到云平台服务器上的医疗文献进行关键字提取计算形成关键字计算任务，将计算任务转为多个计算流，将多个计算流平均分配到服务器集群中的每一个计算单元上，获取第二关键字；根据所述第二关键字在云平台上进行聚类计算形成聚类任务，将聚类任务分为多个聚类流，并将多个聚类流平均分配到服务器集群中的每一个聚类单元上，获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度；云平台服务器根据所所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取与目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集；云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层。优选地，所述目标关键字为聚类中心的第二关键字。优选地，所述获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度，包括：确定待聚类的第二关键字数目；根据所述第二关键字数目进行模糊聚类，确定所述第二关键字的聚类中心，获取所述聚类中心周边聚集的第二关键字；采用隶属矩阵对所述聚类中心周边聚集的第二关键字进行隶属度处理，获取各个第二关键字在聚类中的隶属度。优选地，所述根据所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，包括：计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取计算结果；根据所述计算结果对第二关键字进行相似度排序，获取排序结果；选取排序结果中与所述目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集。优选地，所述云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层，包括：云平台获取用户终端的用户信息浏览习惯；根据所述用户信息浏览习惯对相匹配的医疗业务信息进行整合处理；将整合处理后的医疗业务信息推送至用户终端层。另外，本专利技术实施例还提供了一种基于云平台的医疗信息个性化推荐系统，所述医疗信息个性化推荐系统包括用户终端应用层和云平台；所述用户终端应用层：用于基于用户终端应用层收集用户的医疗信息，基于所述医疗信息进行关键字提取，获取所述医疗信息的第一关键字；所述用户终端应用层基于安全协议将所述第一关键字发送至云平台，基于所述第一关键字生成检索式；所述云平台包括：检索模块：用于基于所述检索式生成检索任务，按照数据库的类型，将所述检索任务转化为所述云平台的多个检索流，将对个检索流分别部署在云平台服务器集群中的每个检索单元上；第二关键字提取模块：用于每个检索单元将检索到的医疗文献汇集到云平台服务器，采用TF-IDF算法对汇集到云平台服务器上的医疗文献进行关键字提取计算形成关键字计算任务，将计算任务转为多个计算流，将多个计算流平均分配到服务器集群中的每一个计算单元上，获取第二关键字；聚类模块：用于根据所述第二关键字在云平台上进行聚类计算形成聚类任务，将聚类任务分为多个聚类流，并将多个聚类流平均分配到服务器集群中的每一个聚类单元上，获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度；相似度计算模块：用于云平台服务器根据所所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取与目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集；推送模块：用于云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层。优选地，所述目标关键字为聚类中心的第二关键字。优选地，所述聚类模块包括：确定单元：用于确定待聚类的第二关键字数目；模糊聚类单元：用于根据所述第二关键字数目进行模糊聚类，确定所述第二关键字的聚类中心，获取所述聚类中心周边聚集的第二关键字；隶属度获取单元：用于采用隶属矩阵对所述聚类中心周边聚集的第二关键字进行隶属度处理，获取各个第二关键字在聚类中的隶属度。优选地，所述相似度计算模块包括：计算单元：用于计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取计算结果；排序单元：用于根据所述计算结果对第二关键字进行相似度排序，获取排序结果；选取单元：用于选取排序结果中与所述目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集。优选地，所述推送模块包括：浏览习惯获取单元：用于云平台获取用户终端的用户信息浏览习惯；整合单元：用于根据所述用户信息浏览习惯对相匹配的医疗业务信息进行整合处理；推送单元：用于将整合处理后的医疗业务信息推送至用户终端层。在本专利技术实施例中，首先对用户上传的医疗信息进行关键字提取，根据这些关键字构建检索式进行检索，获取检索文献，对这些检索文献进行关键字提取，获取第二关键字，对第二关键字进行聚类处理和隶属度计算，获取目标关键字邻近集；在这些处理中，实现分流处理，提高了处理的能力，保证平台的快速运行；采用上述方法，能够将用户需要的医疗业务信息快速的推送至用户终端，提高了用户的体验度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例中的基于云平台的医疗信息个性化推荐方法的方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述医疗信息个性化推荐方法包括：基于用户终端应用层收集用户的医疗信息，基于所述医疗信息进行关键字提取，获取所述医疗信息的第一关键字；所述用户终端应用层基于安全协议将所述第一关键字发送至云平台，基于所述第一关键字生成检索式；基于所述检索式生成检索任务，按照数据库的类型，将所述检索任务转化为所述云平台的多个检索流，将对个检索流分别部署在云平台服务器集群中的每个检索单元上；每个检索单元将检索到的医疗文献汇集到云平台服务器，采用TF‑IDF算法对汇集到云平台服务器上的医疗文献进行关键字提取计算形成关键字计算任务，将计算任务转为多个计算流，将多个计算流平均分配到服务器集群中的每一个计算单元上，获取第二关键字；根据所述第二关键字在云平台上进行聚类计算形成聚类任务，将聚类任务分为多个聚类流，并将多个聚类流平均分配到服务器集群中的每一个聚类单元上，获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度；云平台服务器根据所所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取与目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集；云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层。...

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述医疗信息个性化推荐方法包括：基于用户终端应用层收集用户的医疗信息，基于所述医疗信息进行关键字提取，获取所述医疗信息的第一关键字；所述用户终端应用层基于安全协议将所述第一关键字发送至云平台，基于所述第一关键字生成检索式；基于所述检索式生成检索任务，按照数据库的类型，将所述检索任务转化为所述云平台的多个检索流，将对个检索流分别部署在云平台服务器集群中的每个检索单元上；每个检索单元将检索到的医疗文献汇集到云平台服务器，采用TF-IDF算法对汇集到云平台服务器上的医疗文献进行关键字提取计算形成关键字计算任务，将计算任务转为多个计算流，将多个计算流平均分配到服务器集群中的每一个计算单元上，获取第二关键字；根据所述第二关键字在云平台上进行聚类计算形成聚类任务，将聚类任务分为多个聚类流，并将多个聚类流平均分配到服务器集群中的每一个聚类单元上，获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度；云平台服务器根据所所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取与目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集；云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层。2.根据权利要求1所述的基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述目标关键字为聚类中心的第二关键字。3.根据权利要求1所述的基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述获取所述第二关键字的聚类中心和各个第二关键字在聚类中的隶属度，包括：确定待聚类的第二关键字数目；根据所述第二关键字数目进行模糊聚类，确定所述第二关键字的聚类中心，获取所述聚类中心周边聚集的第二关键字；采用隶属矩阵对所述聚类中心周边聚集的第二关键字进行隶属度处理，获取各个第二关键字在聚类中的隶属度。4.根据权利要求1所述的基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述根据所述隶属度计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，包括：计算目标关键字与所述各个第二关键字之间的相似度，获取计算结果；根据所述计算结果对第二关键字进行相似度排序，获取排序结果；选取排序结果中与所述目标关键字相似度较高的第二关键字组成目标关键字邻近集。5.根据权利要求1所述的基于云平台的医疗信息个性化推荐方法，其特征在于，所述云平台根据所述目标关键字邻近集基于用户习惯获得与用户与目标关键字相匹配的医疗业务信息，并将医疗业务信息推送至用户终端层，包括：云平台获取用户终端的用户信息浏览习惯；根据所述用户信息浏览习惯对相匹配的医疗业务信息进行整合处理；将整合处理后的医疗业务信息推送至用户终端层。6.一种基于云平台的医疗信息个性化推荐系...

【专利技术属性】
技术研发人员：林瞰，
申请(专利权)人：广州七乐康药业连锁有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44