一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111914172A(43)申请公布日2020.11.10(21)申请号202010742956.4(22)申请日2020.07.29(71)申请人上海梅斯医药科技有限公司地址201612上海市松江区漕河泾开发区松江高科技园莘砖公路258号34幢1801室(72)发明人张发宝李欣梅(74)专利代理机构上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙)31251代理人刘秋香(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/9536(2019.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统，其中，智能医学信息推荐方法包括：采集用户在医学网站的阅读行为信息及对应的阅读数据信息；根据阅读行为信息获取阅读喜好度，并从对应的阅读数据信息中提取阅读信息参数；分析标签参考数据，确定用户标签；所述标签参考数据包含所述阅读喜好度及对应的阅读信息参数；根据用户标签，从待推荐医学数据信息中选取目标医学数据信息；将目标医学数据信息推荐给用户。通过本发明，可以基于用户标签向用户推送其感兴趣的信息，实现信息的精准推送。CN111914172ACN111914172A权利要求书1/3页1.一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，包括：采集用户在医学网站的阅读行为信息及对应的阅读数据信息；根据所述阅读行为信息获取阅读喜好度，并从对应的阅读数据信息中提取阅读信息参数；分析标签参考数据，确定用户标签；所述标签参考数据包含所述阅读喜好度及对应的阅读信息参数；根据所述用户标签，从待推荐医学数据信息中选取目标医学数据信息；将所述目标医学数据信息推荐给所述用户。2.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述阅读行为信息获取阅读喜好度具体包括：根据所述用户的阅读点击行为、点击阅读后的阅读时长、反复浏览次数、反复浏览时长、以及阅读点赞信息，获得所述用户对对应的阅读数据信息的喜好度。3.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，还包括：获取所述用户在所述医学网站的好友信息；从所述用户的好友中选取亲密度最高的好友作为目标好友；将所述目标好友浏览过且点赞的医学数据信息作为目标医学数据信息；将所述目标医学数据信息推荐给所述用户。4.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，所述阅读信息参数包括标题长度、信息类别、点击量、点赞数、全文总字数、信息来源之中的任意一项或多项。5.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，所述分析标签参考数据，确定用户标签；具体包括：对从所述阅读数据信息中提取的各阅读信息参数进行遍历组合，获得参数分析组；每个参数分析组至少包含一个阅读信息参数；根据所述用户对所述阅读数据信息的喜好度，基于所述阅读数据信息，对所有的参数分析组进行回归分析，获得每个参数分析组的联合影响权重；选取联合影响权重最大的参数分析组作为目标参数分析组，并将所述目标参数分析组中包含的各阅读信息参数作为目标阅读信息参数；获取所述目标参数分析组中的各目标阅读信息参数的影响权重；根据所述目标参数分析组中的各目标阅读信息参数的影响权重，确定所述用户的标签。6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，所述标签参考数据还包括所述用户的注册信息；所述注册信息包括昵称、年龄、专业类别、工作领域、医院科室、兴趣爱好之中的任意一项或多项。7.根据权利要求6所述的一种基于用户标签的医学信息推荐方法，其特征在于，所述分析标签参考数据，确定用户标签；具体包括：对从所述阅读数据信息中提取的各阅读信息参数、及所述用户的各注册信息进行遍历组合，获得参数分析组；每个参数分析组包含至少一个阅读信息参数和至少一项注册信息；2CN111914172A权利要求书2/3页根据所述阅读数据信息，及用户对所述阅读数据信息的喜好度，对所有的参数分析组进行回归分析，获得每个参数分析组的联合影响权重；选取联合影响权重最大的参数分析组作为目标参数分析组，并将所述目标参数分析组中包含的各阅读信息参数及各注册信息作为目标参数；获取所述目标参数分析组中的各目标参数的影响权重；根据所述各目标参数的影响权重，确定所述用户的标签。8.一种基于用户标签的医学信息推荐系统，其特征在于，包括：阅读采集模块，用于采集用户在医学网站的阅读行为信息及对应的阅读数据信息；信息处理模块，用于根据所述阅读行为信息获取阅读喜好度，并从对应的阅读数据信息中提取阅读信息参数；标签确定模块，用于分析标签参考数据，确定用户