一种推荐医生的个性化排序方法技术

本发明专利技术公开了一种推荐医生的个性化排序方法，包括以下步骤：加载平台医生的静态权重值S；计算需求用户的动态权重值A，其中动态权重值的计算依据为i组动态子指标信息，动态子指标信息由动态子指标名称An(i)、子指标权重比例Ar(i)和静态维度加权Av(i)构成，其中i>＝1；根据静态权重值S和动态权重值A计算医生权重值K；根据医生权重值K倒序排序，提取排序后的医生展示信息，推送至用户终端。根据上述技术方案，可以提高用户的问诊体验、医生的接诊效率和平台运行的高效稳定性。效率和平台运行的高效稳定性。效率和平台运行的高效稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种推荐医生的个性化排序方法


[0001]本专利技术涉及计算机应用领域，具体而言，涉及一种推荐医生的个性化排序方法。

技术介绍

[0002]用户通过互联网平台进行线上寻医、网上问诊时，互联网医疗服务平台向用户推荐适合用户需求的医生信息。因此，互联网医疗服务平台需要准确提前定位用户需求，从平台入驻的医生库中，选择最适合的医生推荐给用户。因此，推荐医生的排序规则对用户体验好感度、医生资源浪费率都有很大的影响。
[0003]常用的医生排序规则，偏向于常规的维度排序，如问诊价格、医生是否在线、医生所在医院、医生职称等维度，得出的排序结果，每个用户展现的列表都是统一的，而每个用户的寻医问诊诉求都不一致，因此单一呈现的列表无法为用户提供更高效的查找效率。因此，需要一种个性化推荐的医生排序方法，来提高推荐适宜的命中度和用户体验好感度。

技术实现思路

[0004]为实现上述目的，本申请提供了一种推荐医生的个性化排序方法，包括以下步骤：
[0005]加载平台医生的静态权重值S；
[0006]计算需求用户的动态权重值A，其中动态权重值的计算依据为i组动态子指标信息，其中动态子指标信息由动态子指标名称An(i)、子指标权重比例Ar(i)和静态维度加权Av(i)构成，其中为动态子指标序号，i>＝1；
[0007]根据静态权重值S和动态权重值A计算医生权重值K；
[0008]根据医生权重值K倒序排序，提取排序后的医生展示信息，推送至用户终端。
[0009]其中，静态权重值S根据配置时间定期计算获得，其静态权重值的计算依据为j组静态子指标信息，其中静态子指标信息由静态子指标名称Sn(j)、子指标权重比例Sr(j)和静态维度加权Sv(j)构成，其中静态子指标信息的序号，j>＝1。
[0010]进一步的，一项静态维度加权Sv(j)的元素包括n组静态子权，表示为：静态子权条件Svn(n)和加分值Svv(n)；
[0011]一项动态维度加权Av(i)的元素包括m组动态子权，表示为：动态子权条件Avn(m)和加分值Avv(m)。
[0012]具体的，i组动态子指标信息的子指标权重比例与j组静态子指标信息的子指标权重比例合计等于1，即
[0013]进一步的，n项静态子权条件Svn(n)对应的n项加分值Svv(n)的合计为X，在X值保持不变的情况下，根据静态子权条件定期更新加分值，其中，X为大于10的整数；
[0014]m项动态子权条件Avn(m)对应的m项加分值Avn(m)的合计为Y，在Y值保持不变的情况下，根据动态子权条件定期更新加分值，其中，Y为大于10的整数。
[0015]进一步的，动态权重值A的计算方法为：
[0016]静态权重值S的计算方法为：
[0017]医生权重值K的计算方法为：K＝A+S。
[0018]其中，第j项静态维度加权Sv(j)指：满足静态子权条件的加权分值合计，表示为：其中，Svv(n)为满足Svn(n)对应的加权分值；
[0019]第i项动态维度加权Av(i)指：满足动态子权条件的加权分值合计，表示为：其中，Avv(m)为满足Avn(m)对应的加权分值。
[0020]构成静态权重值的静态子指标信息对应的静态子指标名称Sn(j)包括医院质量、医生服务质量和项目周期阶段；
[0021]构成动态权重值的动态子指标信息对应的动态子指标名称An(i)包括用户相关性。
[0022]具体的，构成用户相关性的动态子权条件包括用户性别、用户年龄、用户历史订单和用户行为；
[0023]其中，用户性别为用户的性别和选择科室的组合，用户年龄为用户的年龄阶段与选择科室的组合。
[0024]其中，项目周期阶段用于判断医生是否处于新入驻阶段，项目周期包括冷启动期、成长期、成熟期、衰退期。
[0025]根据本专利技术，对所有的医生、医生资源的信息进行评级分类，采用合理公正的权重分配方式，结合用户的实际情况进行个性化的推荐，且算法清晰、可复用、可调整，并兼顾运行环境，提高用户的问诊体验、医生的接诊效率和平台运行的高效稳定性。
附图说明
[0026]图1是根据本专利技术实施例提供的推荐医生的个性化排序方法流程图；
[0027]图2是根据本专利技术实施例提供的推荐医生的个性化排序计算元素关系示意图；
[0028]图3是根据本专利技术实施例提供的推荐医生加载逻辑流程图。
具体实施方式
[0029]在本专利技术中，充分使用在平台中用户的行为数据，预测用户需求，总结用户习惯，智能分析用户更需要哪些医生，优先展示用户需要的医生；并根据用户特征和医生特征的不同角度出发，对排序规则的实现进行个性化定制，并结合不同的计算元素设计计算规则、运算时机，在保证计算效率的前提下提高用户体验度和下单成功率。
[0030]下面结合说明书附图对本专利技术的具体实现方式做一详细描述。
[0031]图1是本专利技术实施例中推荐医生的个性化排序方法流程图，如图所示，包括以下步骤：
[0032]步骤S100：加载平台医生的静态权重值S；
[0033]静态权重值S根据配置时间定期计算获得，如步骤S101所示，静态权重值的计算依据为j组静态子指标信息，所述静态子指标信息由静态子指标名称Sn(j)、子指标权重比例Sr(j)和静态维度加权Sv(j)构成，其中j为静态子指标序号，j>＝1。
[0034]j组静态子指标信息的子指标权重比例合计等于1，即
[0035]一项所述静态维度加权Sv(j)的元素包括n组静态子权，表示为：静态子权条件Svn(n)和加分值Svv(n)；n项静态子权条件Svn(n)对应的n项加分值Svv(n)的合计为X，在X值保持不变的情况下，根据静态子权条件定期更新加分值，其中，X为大于10的整数；
[0036]第j项所述静态维度加权Sv(j)指：满足静态子权条件的加权分值合计，表示为：其中，Svv(n)为满足Svn(n)对应的加权分值；
[0037]所述静态权重值S的计算方法为：
[0038]如图2所示，静态权重值S的构成包括静态子指标名称Sn(j)，子指标权重比例Sr(j)，静态维度加权Sv(j)，其中j>＝1；
[0039]在本专利技术提供的实施例中，包括三项静态子指标，即j的最大值为3，具体定义为：Sn(1)＝“医院质量”、Sn(2)＝“医生服务质量”、Sn(3)＝“项目周期阶段”，项目周期阶段用于判断医生是否处于新入驻阶段，具体的项目周期根据实际运营情况确定指标后进行分类，例如参考接受问诊订单的数量分类为：冷启动期、成长期、成熟期、衰退期。
[0040]步骤S110：计算需求用户的动态权重值A，所述动态权重值的计算依据为i组动态子指标信息，所述动态子指标信息由动态子指标名称An(i)、子指标权重比例Ar(i)和静态维度加权Av(i)构成，其中i为动态子指标序号，且i&本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐医生的个性化排序方法，其特征在于，包括以下步骤：加载平台医生的静态权重值S；计算需求用户的动态权重值A，所述动态权重值的计算依据为i组动态子指标信息，所述动态子指标信息由动态子指标名称An(i)、子指标权重比例Ar(i)和静态维度加权Av(i)构成，其中i>＝1；根据所述静态权重值S和动态权重值A计算医生权重值K；根据所述医生权重值K倒序排序，提取排序后的医生展示信息，推送至用户终端。2.根据权利要求1所述的个性化排序方法，其特征在于，所述静态权重值S根据配置时间定期计算获得，所述静态权重值的计算依据为j组静态子指标信息，所述静态子指标信息由静态子指标名称Sn(j)、子指标权重比例Sr(j)和静态维度加权Sv(j)构成，其中j>＝1。3.根据权利要求2所述的个性化排序方法，其特征在于，一项所述静态维度加权Sv(j)的元素包括n组静态子权，表示为：静态子权条件Svn(n)和加分值Svv(n)；一项所述动态维度加权Av(i)的元素包括m组动态子权，表示为：动态子权条件Avn(m)和加分值Avv(m)。4.根据权利要求2所述的个性化排序方法，其特征在于，所述i组动态子指标信息的子指标权重比例与j组静态子指标信息的子指标权重比例合计等于1，即5.根据权利要求3所述的个性化排序方法，其特征在于，n项所述静态子权条件Svn(n)对应的n项加分值Svv(n)的合计为X，在X值保持不变的情况下，根据静态子权条件定期更新加分值，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邝云清，周德勇，
申请(专利权)人：广州启生信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：