一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取用户信息，所述用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项；基于所述用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，其中，所述模型库中包括全生命周期模型和专用模型；将所述用户信息输入至所述用户对应的健康信息推荐模型，得到用户对应的推荐信息。通过上述技术方案，实现了对全生命周期的健康信息推荐，提升了信息推荐方法的覆盖人群，满足用户的健康管理需求。户的健康管理需求。户的健康管理需求。

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术实施例涉及互联网医疗
，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着全息数字人技术的进步和健康知识的普及，人们对生活质量的要求越来越高，如何便捷地实施健康管理，及时发现并改善自身亚健康生活状态，保证健康的生活质量，具有重要的应用价值和现实意义。作为健康管理的重要环节，健康信息推荐是通过有效的手段收集个人详细的健康资料，对其进行整理和分析，以实现对人体当前健康状态及健康发展趋势的合理判断。
[0003]目前研究比较多的健康信息推荐方法主要是针对老年人和特殊人群，覆盖人群较少，无法满足人们的健康管理需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备，以提升信息推荐方法的覆盖人群，满足用户的健康管理需求。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种信息推荐方法，包括：
[0006]获取用户信息，所述用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项；
[0007]基于所述用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，其中，所述模型库中包括全生命周期模型和专用模型；
[0008]将所述用户信息输入至所述用户对应的健康信息推荐模型，得到用户对应的推荐信息。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种信息推荐装置，包括：
[0010]信息获取模块，用于获取用户信息，所述用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项；
[0011]模型确认模块，用于基于所述用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，其中，所述模型库中包括全生命周期模型和专用模型；
[0012]信息生成模块，用于将所述用户信息输入至所述用户对应的健康信息推荐模型，得到用户对应的推荐信息。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0014]一个或多个处理器；
[0015]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0016]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例中任一所述的信息推荐方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本专利技术实施例中任一所述的信息推
荐方法。
[0018]本专利技术通过获取用户信息，用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项；基于用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，其中，模型库中包括全生命周期模型和专用模型；将用户信息输入至用户对应的健康信息推荐模型，得到用户对应的推荐信息。通过上述技术方案，实现了对全生命周期的健康信息推荐，提升了信息推荐方法的覆盖人群，满足用户的健康管理需求。
附图说明
[0019]为了更加清楚地说明本专利技术示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本专利技术所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。
[0020]图1是本专利技术实施例一所提供的一种信息推荐方法的流程示意图；
[0021]图2是本专利技术实施例二所提供的一种信息推荐方法的流程示意图；
[0022]图3是本专利技术实施例三所提供的一种信息推荐装置的结构示意图；
[0023]图4是本专利技术实施例四所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。
[0025]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0026]实施例一
[0027]图1为本专利技术实施例一提供的一种信息推荐方法的流程图，本实施例可适用于根据用户信息进行健康管理信息自动推荐的情况，该方法可以由本专利技术实施例提供的信息推荐装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，该装置可以配置在电子计算设备上，例如，终端和/或服务器。具体包括如下步骤：
[0028]S110、获取用户信息，所述用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项。
[0029]其中，用户信息可以是全方位、全天候、高精度的用户健康数据，用户信息还包括用户健康数据对应的标签信息，标签信息可以包括用户标签和年龄信息中的至少一项，用户标签可以是能够区分用户类别的标签，用户标签可以包括但不限于孕产标签和疾病类别标签，可选的，可以从用户档案中获取用户标签，例如，从用户档案中提取关键词，将提取的关键词作为用户标签，关键词可以是与孕产或疾病相关的词语，例如，妊娠、高血压等。年龄信息可以是用户的实际年龄。
[0030]在本专利技术实施例中，获取用户信息的方法包括：基于信息采集设备实时对用户采
集用户信息，例如，用户信息可以是心率，信息采集设备可以是可穿戴设备，通过可穿戴设备实时采集用户的心率，本专利技术对获取用户信息的方法不做限定。需要说明的是，用户信息为用户提供或者用户授权的。
[0031]示例性的，用户信息可以是通过大数据平台中的统一数据交换平台采集而来。统一数据交换平台采集的用户信息存在多种维度、格式和大小，在一些实施例中，可以根据用户信息的维度格式或大小，将用户信息汇聚到数据湖不同的数据库中，实现对用户数据的分类。其中，数据库可以包括但不限于Hadoop、Oracle/MySQL、MPP等。
[0032]可选的，在获取用户信息之后，所述方法还包括:对用户信息进行数据预处理，得到预处理后的用户信息。可以理解的是，用户信息具有数据量大、异构、不同步和不完整等特点，为了给数据分析阶段提供更高质量的目标数据集，需要进行数据清洗、数据集成、数据规约、数据交换等数据预处理操作。数据预处理操作还包括自然语言处理。示例性的，用户信息对应的健康档案、电子病历中很多数据可能是非结构化，例如疾病史、主诉、影像结论等，都是整段的文字，需要通过NLP自然语言处理将用户信息中的关键信息和结论提取出来。
[0033]在本专利技术的一个可选实施例中，用户信息还包括生物组学数据、健康医疗数据和实时生命特征数据。在一些实施例中，用户信息还包括互联网数据、行为心理数据、社会环境数据和自然环境数据。可以理解的是，用户信息可以是多维数据，用户信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：获取用户信息，所述用户信息至少包括用户标签和年龄信息中的一项；基于所述用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，其中，所述模型库中包括全生命周期模型和专用模型；将所述用户信息输入至所述用户对应的健康信息推荐模型，得到用户对应的推荐信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户信息还包括生物组学数据、健康医疗数据和实时生命特征数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户标签和年龄信息在模型库中确定用户对应的健康信息推荐模型，包括：若所述用户信息包括用户标签，则基于所述用户标签确定所述用户对应的专用模型；若所述用户信息不包括用户标签，则基于所述年龄信息在全生命周期模型中确定所述用户对应的年龄段模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述健康信息推荐模型包括：评分确定模块、等级确定模块和信息推荐模块，所述评分确定模块用于基于所述用户信息确定健康评分；所述等级确定模块用于基于所述健康评分确定健康等级；所述信息推荐模块用于根据所述健康等级确定用户对应的推荐信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述评分确定模块具体用于：基于所述用户信息确定各评估指标对应的分值；基于所述各评估指标对应的分值和各评估指标的权重进行加权处理，得到健康评分。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟业，
申请(专利权)人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：