[发明专利]科室推荐方法、装置及设备

权利要求书

1.一种科室推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的症状信息，所述症状信息中包括所述用户的至少一个症状；

生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，所述N为预设症状集合中包括的症状的数量，所述第一特征向量中第i个元素的值为所述症状信息中包括所述预设症状集合中的第i个症状的概率，所述N为大于1的整数，所述i取1至N之间的整数；

获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，所述第二特征向量中第j个元素的值为所述科室所诊断的疾病具有所述预设症状集合中的第j个症状的概率，所述j取1至N之间的整数；

根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一个科室对应的第二特征向量为对多组样本数据进行训练得到的，每一组样本数据包括科室样本数据和所述科室样本数据对应的症状样本数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，包括：

根据所述症状信息中包括的症状和所述预设症状集合中包括的症状，确定所述第一特征向量中每一个元素的值；

根据所述第一特征向量中每一个元素的值，生成所述第一特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对所述第一特征向量中的第k个元素，所述k为大于1且小于所述N的整数，根据所述症状信息中包括的症状和所述预设症状集合中包括的症状，确定所述第一特征向量中第k个元素的值，包括：

判断所述症状信息中是否包括所述预设症状集合中第k个症状；

若是，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为1；

若否，则确定所述第一特征向量中所述第k个元素的值为0。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的症状信息，包括：

接收用户输入的语音信息；

在所述语音信息中提取至少一个关键词；

确定每一个关键词对应的症状，并显示每一个关键词对应的症状；

将用户在每一个关键词对应的症状中选择的症状确定为所述症状信息中的症状。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户的症状信息，包括：

接收用户输入的第一症状；

获取所述第一症状关联的至少一个第二症状，并显示所述至少一个第二症状；

获取用户在所述至少一个第二症状中选择的第三症状；

将所述第一症状和所述第三症状确定为所述症状信息中的症状。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室，包括：

根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量之间的余弦相似度，将与所述第一特征向量余弦相似度最高的M个第二特征向量对应的科室确定为所述目标科室，所述M为大于或等于1的整数。

8.一种科室推荐装置，其特征在于，包括第一获取模块、生成模块、第二获取模块和确定模块，其中，

所述第一获取模块用于，获取用户的症状信息，所述症状信息中包括所述用户的至少一个症状；

所述生成模块用于，生成所述症状信息对应的N维第一特征向量，所述N为预设症状集合中包括的症状的数量，所述第一特征向量中第i个元素的值为所述症状信息中包括所述预设症状集合中的第i个症状的概率，所述N为大于1的整数，所述i取1至N之间的整数；

所述第二获取模块用于，获取多个预设科室中每一个科室对应的N维第二特征向量，所述第二特征向量中第j个元素的值为所述科室所诊断的疾病具有所述预设症状集合中的第j个症状的概率，所述j取1至N之间的整数；

所述确定模块用于，根据所述第一特征向量与每一个第二特征向量，在所述多个预设科室中确定目标科室。