个性化健康信息服务系统的设计与实现.doc

个性化健康信息服务系统的设计与实现近年来,我国慢性病患者人数逐年增多,如果人们做好疾病预防和日常保健工作,可以降低慢性病发病率,因此健康信息的获取和储备变得尤为重要。健康信息服务系统为人们获取健康资讯提供了有效途径,但随着互联网的快速发展,传统健康信息平台已经不能满足人们多样化的需求,“以人为本”的健康信息服务亟待出现,本文据此提出了个性化健康信息服务系统。本文对个性化健康信息服务系统的推荐算法进行了研究和实验论证。传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏和推荐精度较低的问题,并且现有资讯推荐算法较少考虑社交关系,在此背景下,本文提出了基于社交网络和用户相似度的混合推荐算法(SNUS-HyRA)。首先,基于社交网络关系完成用户最近邻信任度计算;然后,将TermsFrequency-InverseUserFrequency(TF-IUF)和时间权重结合,用于计算用户相似度以补充最近邻;最后,以最近邻为主,同时通过基于分类标签的基于内容的推荐算法对推荐结果进行补充。SNUS-HyRA在公开数据集delicious上进行实验验证,与基于用户的协同过滤算法和结合分类标签的基于项目的协同过滤算法的实验结果对比表明,SNUS-HyRA在推荐的精确度上有所提升,并在一定程度上缓解了数据稀疏问题。本文按照软件工程规范流程,结合SNUS-HyRA设计并实现了个性化健康信息服务系统,详细描述了需求分析、系统设计、系统实现以及测试等流程。