医疗商品信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备制造方法及图纸

技术编号:35876792 阅读:16 留言:0更新日期:2022-12-07 11:14
本发明专利技术公开了一种医疗商品信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备,涉及数字医疗技术领域,主要目的在于解决现有医疗商品信息的推送准确性差的问题。包括:获取待推送的用户信息以及医疗商品信息;基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图,所述融合图中包含所述用户信息与不同医疗商品信息之间的映射关系;基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果,并根据所述用户预测评价结果确定目标医疗商品信息;基于历史点击行为预测所述目标医疗商品信息的点击结果,并根据所述点击结果推送所述目标医疗商品信息。推送所述目标医疗商品信息。推送所述目标医疗商品信息。

【技术实现步骤摘要】
医疗商品信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备


[0001]本专利技术涉及一种数字医疗
,特别是涉及一种医疗商品信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备。

技术介绍

[0002]随着数字医疗技术的快速发展,以及智能医疗系统的功能不断完善,用户可以基于智能医疗系统获取到推送的医疗商品信息,以满足不同的医疗需求。
[0003]目前,现有在基于智能医疗系统进行医疗商品信息的推送时通常直接按照指定推送特征进行推送,例如,按照发布时间推送新产品,按照用户病情推送产品等。但是,在进行特征匹配过程中,无法准确基于用户与医疗商品信息之间的相关关系找到待推送的对象,即无法满足不同用户针对医疗商品信息的灵活性使用需求,大大降低了医疗商品信息的推送准确性。

技术实现思路

[0004]有鉴于此,本专利技术提供一种医疗商品信息的推送方法及装置、存储介质、计算机设备,主要目的在于解决现有医疗商品信息的推送准确性差的问题。
[0005]依据本专利技术一个方面,提供了一种医疗商品信息的推送方法,包括:
[0006]获取待推送的用户信息以及医疗商品信息;
[0007]基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图,所述融合图中包含所述用户信息与不同医疗商品信息之间的映射关系;
[0008]基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果,并根据所述用户预测评价结果确定目标医疗商品信息;
[0009]基于历史点击行为预测所述目标医疗商品信息的点击结果,并根据所述点击结果推送所述目标医疗商品信息。
[0010]进一步地,所述基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图包括:
[0011]获取所述用户信息与医疗商品信息之间的交互二部图;
[0012]基于知识图谱的三元组结构将所述交互二部图中的医疗商品信息、所述用户信息作为实体,确定各所述实体之间的映射关系,建立融合图。
[0013]进一步地,所述基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果包括:
[0014]确定与用户中心实体关联对应的多个商品实体,所述商品实体包括一个医疗商品头实体以及至少一个医疗商品尾实体;
[0015]根据注意力机制分别对所述用户中心实体相对于所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体、所述映射关系进行注意力评价;
[0016]对得到的注意力评价结果进行权重计算,确定的预测评价结果。
[0017]进一步地,所述根据注意力机制分别对所述用户中心实体相对于所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体、所述映射关系进行注意力评价之前,所述方法还包括:
[0018]基于固定窗口方式从所述实体中确定目标采样实体;
[0019]基于预设采样策略从所述目标采样实体中抽取待进行注意力评价的实体,所述预设采样策略用于表征在各阶实体中进行抽样采集的实体个数。
[0020]进一步地,所述对得到的注意力评价结果进行权重计算,确定的预测评价结果包括:
[0021]获取抽取后的所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的加权系数,并基于所述加权系数对所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的所述注意力评价结果进行权重计算,得到初始预测评价结果;
[0022]基于所述映射关系的注意力评价结果,与所述初始预测评价结果进行聚合拼接,得到预测评价结果。
[0023]进一步地,所述基于历史点击行为预测所述目标医疗商品信息的点击结果,并根据所述点击结果推送所述目标医疗商品信息包括:
[0024]基于已完成训练的神经网络预测模型对所述目标医疗商品信息进行预测,得到点击结果,所述神经网络预测模型为基于所述历史点击行为所对应的训练样本集进行训练得到的,所述点击结果包括点击时间、点击次数;
[0025]当所述点击结果匹配预设推送点击条件时,按照所述点击结果向所述用户信息对应的客户端推送所述目标医疗商品信息。
[0026]进一步地,所述方法还包括:
[0027]获取对推送后的所述目标医疗商品信息的点击行为,并对所述点击行为进行统计;
[0028]当统计后的所述点击行为不匹配预设推送条件,则执行获取待推送的用户信息以及医疗商品信息的步骤,以重新进行目标医疗商品信息的确定及推送。
[0029]依据本专利技术另一个方面,提供了一种医疗商品信息的推送装置,包括:
[0030]获取模块,用于获取待推送的用户信息以及医疗商品信息;
[0031]构建模块,用于基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图,所述融合图中包含所述用户信息与不同医疗商品信息之间的映射关系;
[0032]预测模块,用于基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果,并根据所述用户预测评价结果确定目标医疗商品信息;
[0033]推送模块,用于基于历史点击行为预测所述目标医疗商品信息的点击结果,并根据所述点击结果推送所述目标医疗商品信息。
[0034]进一步地,所述构建模块包括:
[0035]构建单元,用于获取所述用户信息与医疗商品信息之间的交互二部图;
[0036]确定单元,用于基于知识图谱的三元组结构将所述交互二部图中的医疗商品信息、所述用户信息作为实体,确定各所述实体之间的映射关系,建立融合图。
[0037]进一步地,所述预测模块包括:
[0038]第一确定单元,用于确定与用户中心实体关联对应的多个商品实体,所述商品实体包括一个医疗商品头实体以及至少一个医疗商品尾实体;
[0039]评价单元,用于根据注意力机制分别对所述用户中心实体相对于所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体、所述映射关系进行注意力评价;
[0040]计算单元,用于对得到的注意力评价结果进行权重计算,确定的预测评价结果。
[0041]进一步地,所述预测模块还包括:
[0042]第二确定单元,用于基于固定窗口方式从所述实体中确定目标采样实体;
[0043]抽取单元,用于基于预设采样策略从所述目标采样实体中抽取待进行注意力评价的实体,所述预设采样策略用于表征在各阶实体中进行抽样采集的实体个数。
[0044]进一步地,所述计算单元,具体用于获取抽取后的所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的加权系数,并基于所述加权系数对所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的所述注意力评价结果进行权重计算,得到初始预测评价结果;基于所述映射关系的注意力评价结果,与所述初始预测评价结果进行聚合拼接,得到预测评价结果。
[0045]进一步地,所述推送模块,具体用于基于已完成训练的神经网络预测模型对所述目标医疗商品信息进行预测,得到点击结果,所述神经网络预测模型为基于所述历史点击行为所对应的训练样本集进行训练本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗商品信息的推送方法,其特征在于,包括:获取待推送的用户信息以及医疗商品信息;基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图,所述融合图中包含所述用户信息与不同医疗商品信息之间的映射关系;基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果,并根据所述用户预测评价结果确定目标医疗商品信息;基于历史点击行为预测所述目标医疗商品信息的点击结果,并根据所述点击结果推送所述目标医疗商品信息。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于知识图谱构建包含所述用户信息、所述医疗商品信息的融合图包括:获取所述用户信息与医疗商品信息之间的交互二部图;基于知识图谱的三元组结构将所述交互二部图中的医疗商品信息、所述用户信息作为实体,确定各所述实体之间的映射关系,建立融合图。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于注意力机制对所述融合图中的所述用户信息、所述医疗商品信息以及所述映射关系进行预测评价,得到用户预测评价结果包括:确定与用户中心实体关联对应的多个商品实体,所述商品实体包括一个医疗商品头实体以及至少一个医疗商品尾实体;根据注意力机制分别对所述用户中心实体相对于所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体、所述映射关系进行注意力评价;对得到的注意力评价结果进行权重计算,确定的预测评价结果。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据注意力机制分别对所述用户中心实体相对于所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体、所述映射关系进行注意力评价之前,所述方法还包括:基于固定窗口方式从所述实体中确定目标采样实体;基于预设采样策略从所述目标采样实体中抽取待进行注意力评价的实体,所述预设采样策略用于表征在各阶实体中进行抽样采集的实体个数。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对得到的注意力评价结果进行权重计算,确定的预测评价结果包括:获取抽取后的所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的加权系数,并基于所述加权系数对所述医疗商品头实体、所述医疗商品尾实体的所述注意力评价结果进行权重计算,得到初始预测评价结果;基于所述映射关系的注...

【专利技术属性】
技术研发人员:夏烽
申请(专利权)人:康键信息技术深圳有限公司
类型:发明
国别省市:

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