[发明专利]一种用户确定方法和装置

说明书

本申请提供了一种用户确定方法，该方法包括：基于历史病程数据，确定特征向量表，所述特征向量表包括用户与特征向量之间的对应关系；基于待匹配用户的历史病程数据，确定所述待匹配用户的特征向量；计算所述待匹配用户的特征向量与所述特征向量表中的各特征向量之间的相似度；基于计算得到的各相似度，从所述特征向量表中为该所述待匹配用户确定推荐用户，其中，相似度越高则被推荐的概率越高。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，具体而言，涉及一种用户确定方法和装置。

背景技术

电子病历是健康服务和医学研究等的基础数据源，电子病历的质量管理主要是通过医院相关部门进行人工检查，而人工检查结果的可靠性、准确性很大程度上依赖于相关工作人员的专业水平、工作态度，不能完全避免个人情感因素的干扰，且效率低下，不能充分利用质量要求相关的领域知识，有可能会导致电子病历中数据缺失、不准确，从而，在进行病历匹配选择相似病历用户时，导致选择的相似病历的用户的匹配度差。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种用户确定方法和装置，用于解决现有技术中确定推荐用户准确度低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用户确定方法，该方法包括：

基于历史病程数据，确定特征向量表，所述特征向量表包括用户与特征向量之间的对应关系；

基于待匹配用户的历史病程数据，确定所述待匹配用户的特征向量；

计算所述待匹配用户的特征向量与所述特征向量表中的各特征向量之间的相似度；

基于计算得到的各相似度，从所述特征向量表中为该所述待匹配用户确定推荐用户。

可选地，还包括：

基于医疗相关数据，确定至少一个特征维度和对应的描述维度；

所述基于历史病程数据，确定特征向量表，包括：

针对所述至少一个特征维度中的每个特征维度，根据每个用户的历史病程数据，确定对应用户的该特征维度在对应的描述维度下的值，得到每个用户的特征向量，形成所述特征向量表。

可选地，所述基于待匹配用户的历史病程数据，确定所述待匹配用户的特征向量，包括：

针对所述至少一个特征维度中的每个特征维度，基于所述待匹配用户的历史病程数据，确定所述待匹配用户该特征维度在对应的描述维度下的值，得到所述待匹配用户的特征向量。

可选地，所述基于计算得到的各相似度，从所述特征向量表中为该所述待匹配用户确定推荐用户，包括：

将大于设定阈值的相似度对应的用户确定为所述待匹配用户的推荐用户。

可选地，还包括：

基于所述推荐用户的历史病程数据，生成推荐理由，并显示给所述待推荐用户。

第二方面，本申请实施例提供了一种用户确定装置，该系统包括：

第一确定模块，用于基于历史病程数据，确定特征向量表，所述特征向量表包括用户与特征向量之间的对应关系；

第二确定模块，用于基于待匹配用户的历史病程数据，确定所述待匹配用户的特征向量；

计算模块，用于计算所述待匹配用户的特征向量与所述特征向量表中的各特征向量之间的相似度；

第三确定模块，用于基于计算得到的各相似度，从所述特征向量表中为该所述待匹配用户确定推荐用户。

可选地，还包括：第四确定模块，所述第四确定模块用于：

基于医疗相关数据，确定至少一个特征维度和对应的描述维度；