【技术实现步骤摘要】
一种健康管理方案推荐方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种健康管理方案推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]健康的护理对于家庭来说意义是非常大的。家庭养生保健知识一定要掌握，让整个家庭的饮食、生活作息都比较规律，当遇到不适的时候，正确判断身体状态，采取干预措施，这对家人的健康是非常有利的。
[0003]现在是一个信息爆炸的时代，人们也可以从网上找到指导健康养生的知识，但由于网络上的信息过多，如果需要用户主动去获取相应的健康养生知识，需要花费用户大量的时间。
[0004]可见，现有用户在需要获取健康养生知识时，还存在获取不便、无法快速获取到想要的健康养生知识的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种健康管理方案推荐方法，旨在解决现有用户在需要获取健康养生知识时，还存在的获取不便、无法快速获取到想要的健康养生知识的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种健康管理方案推荐方法，包括：
[0007]根据获取的用户信息生成健康需求特征向量；
[0008]计算所述健康需求特征向量与预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度；
[0009]根据所述相似度确定出至少一种优选养生方案并输出。
[0010]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种健康管理方案推荐装置，包括：
[0011]需求特征向量生成模块，用于根据获取的用户信息生成健康需求特征向量；>[0012]相似度计算模块，用于计算所述健康需求特征向量与预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度；
[0013]优选养生方案筛选模块，用于根据所述相似度确定出至少一种优选养生方案并输出。
[0014]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述健康管理方案推荐方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述健康管理方案推荐方法的步骤。
[0016]本专利技术实施例提供的健康管理方案推荐方法，根据获取的用户信息对用户进行画像，生成健康需求特征向量，并计算健康需求特征向量以及预设的养生方案的方案特征向
量之间的相似度，进而根据相似度确定出至少一种优选养生方案并输出，即能够根据获取的用户信息自动推荐出满足用户要求、适合用户的养生方案，无需用户手动进行检索，有效提高了用户获取养生方案的效率。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种健康管理方案推荐方法的步骤流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例提供的一种获得养生方案的方案特征向量的步骤流程图；
[0019]图3为本专利技术实施例提供的一种生成健康需求特征向量的步骤流程图；
[0020]图4为本专利技术实施例提供的一种生成词-词关联度模型的步骤流程图；
[0021]图5为本专利技术实施例提供的另一种健康管理方案推荐方法的步骤流程图；
[0022]图6为本专利技术实施例提供的一种确定养生方案的关联养生类别的步骤流程图；
[0023]图7为本专利技术实施例提供的又一种健康管理方案推荐方法的步骤流程图；
[0024]图8为本专利技术实施例提供的一种健康管理方案推荐装置的结构示意图；
[0025]图9为可用于执行本专利技术实施例提供的一种健康管理方案推荐方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0027]由于现有的较为成熟的推荐算法主要是基于评分矩阵的协同过滤算法，而这类算法主要是应用在电商、新闻媒体这些使用用户较多，设置用户对商品的评分机制也较为简单有效，从而可以较好的反应用户和商品的关联程度的行业中，而难以直接运用在医疗领域。本专利技术提出的健康管理方案推荐方法通过是从海量的文本形式中的方案进行择优推荐，提出了一种新的基于文本挖掘的推荐算法，通过方案中关键词的筛选，与需求关键词进行匹配，解决了现有的推荐算法无法适用于医疗领域的难题，从而解决了现有用户在需要获取健康养生知识时，还存在获取不便、无法快速获取到想要的健康养生知识的问题。
[0028]如图1所示，为本专利技术实施例提供的一种健康管理方案推荐方法的步骤流程图，具体包括以下步骤：
[0029]步骤S102，根据获取的用户信息生成健康需求特征向量。
[0030]在本专利技术实施例中，所述获取的用户信息主要包括用户的基础信息，如性别、年龄、身高、体重等，此外，还可以包括过往病史以及可选的当前是否有不适的症状。
[0031]在本专利技术实施例中，根据获取的用户信息生成健康需求特征向量是利用用户画像方法，先利用获取的用户信息计算用户画像，然后筛选可描述用户个性化特征的数据，最终生成用户需求特征向量。
[0032]步骤S104，计算所述健康需求特征向量与预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度。
[0033]在本专利技术实施例中，假设所述健康需求特征向量为Y，包含了m个关键词(Y1，Y2，...Y
i
，...Y
m
)，某养生方案的方案特征向量为P，包含了n个关键词(P1，P2，...P
j
，...P
n
)，则
此时所述健康需求特征向量与预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度SIM(Y，P)的计算公式如下：
[0034][0035]在本专利技术实施例中，上述公式中的符号、参数均属于本领域技术人员的公知常识，例如|X|表示特征向量X包含的关键词个数，表示相反集合，在此就不具体的解释说明，本领域技术人员在阅读上述公式时，能够知晓具体的公式含义。
[0036]步骤S106，根据所述相似度确定出至少一种优选养生方案并输出。
[0037]在本专利技术实施例中，在分别计算用户需求特征向量与各个预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度之后，就可以根据相似度确定出至少一种优选养生方案并输出，以便于用户选择，具体的，可以是将相似度排在前若干位的养生方案确定为优选养生方案，也可以将相似度大于预设的相似阈值的养生方案确定为养生方案，也可以是其它任意形式，本专利技术对具体的筛选优选养生方案的规则不做具体限制，但所确定出的优选养生方案的方案特征向量与健康需求特征向量之间的相似度应当整体上高于其他养生方案的方案特征向量与健康需求特征向量之间的相似度。
[0038]本专利技术实施例提供的健康管理方案推荐方法，根据获取的用户信息对用户进行画像，生成健康需求特征向量，并计算健康需求特征向量以及预设的养生方案的方案特征向量之间的相本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种健康管理方案推荐方法，其特征在于，包括：根据获取的用户信息生成健康需求特征向量；计算所述健康需求特征向量与预设的养生方案的方案特征向量之间的相似度；根据所述相似度确定出至少一种优选养生方案并输出。2.根据权利要求1所述的健康管理方案推荐方法，其特征在于，所述预设的养生方案的方案特征向量通过如下步骤获得：确定获取的养生文档中各个养生关联词的出现频率；所述养生文档中包含有养生方案；根据所述养生文档中各个养生关联词的出现频率以及主题词模型确定养生方案的方案特征向量；所述主题词模型是预先基于大规模预料学习算法训练生成的包含多个主题词分别与各个养生关联词的关联度的数据模型。3.根据权利要求1所述的健康管理方案推荐方法，其特征在于，所述根据获取的用户信息生成健康需求特征向量的步骤，具体包括：根据获取的用户信息生成健康需求关键特征主题词；根据所述健康需求关键特征主题词以及词-词关联度模型确定与所述健康需求关键特征词关联度高于预设的关联度阈值的至少一个健康需求补充特征词；根据所述健康需求关键特征词以及所述健康需求补充特征词生成健康需求特征向量。4.根据权利要求3所述的健康管理方案推荐方法，其特征在于，所述词-词关联度模型通过如下步骤生成：确定获取的养生文档中各个养生关联词的出现频率；确定同时出现第一养生关联词和第二养生关联词的关联养生文档；根据所述关联养生文档中第一养生关联词的出现频率和第二养生关联词的出现频率计算所述第一养生关联词与所述第二养生关联词的关联度；根据所述第一养生关联词与所述第二养生关联词的关联度生成词-词关联度模型。5.根据权利要求4所述的健康管理方案推荐方法，其特征在于，在所述根据获取的用户信息生成健康需...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊宏，马仕强，
申请(专利权)人：浙江远图互联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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