[发明专利]信息的推送方法及装置、计算机设备、存储介质

权利要求书

1.一种信息的推送方法，其特征在于，所述方法包括：

采集目标对象的医疗关联信息，其中，所述医疗关联信息用于描述所述目标对象在医疗领域的个人信息和历史行为；

将所述医疗关联信息转换为所述目标对象在多个特征维度的画像要素，生成所述目标对象的用户画像数据，其中，所述用户画像数据包括多个画像要素，每个画像要素包括至少一个标签字段；

根据所述用户画像数据选择目标医疗服务，并将所述目标医疗服务推送给所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集目标对象的医疗关联信息包括：

采集所述目标对象的个人属性信息；

采集所述目标对象的活动位置信息；

采集所述目标对象的病例数据；

采集所述目标对象与医疗相关的舆情信息，其中，所述舆情信息包括以下至少之一：关注的医院、关注的医院科室、关注的疾病、关注的药品、关注的诊疗手段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述医疗关联信息转换为所述目标对象在多个特征维度的画像要素，生成所述目标对象的用户画像数据，包括：

针对每个特征维度，将所述医疗关联数据的源键值转换为目标数据库中的字段值；

采用预设映射表匹配所述字段值中的字段；

将同一键值对应的多个字段值整合存储在一个字段中，以生成所述目标对象的用户画像数据，其中，每个键值对应所述用户画像数据的一个画像要素，每个字段值对应所述画像要素的一个标签字段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将同一键值对应的多个字段值整合存储在一个字段中包括：

获取第一键值对应的数据集合；

若所述数据集合包括多组数据，依次读取所述数据集合中的多组数据，并通过分隔符按序拼接所述多组数据的字符串，得到合并数据串；

将所述合并数据串存储至与所述第一键值对应的一个字段中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户画像数据包括以下维度的信息：活动范围信息、医疗兴趣信息、医疗评价信息，根据用户画像数据选择目标医疗服务包括：

基于所述活动范围信息对所述目标对象进行区域分类，并筛选与所述目标对象驻留在同一区域的第一用户群；

基于所述医疗兴趣信息对所述第一用户群进行兴趣分类，计算所述第一用户群中各个对象与所述目标对象的相似度，并在所述第一用户群中筛选相似度大于预设阈值的第二用户群；

获取所述第二用户群中各个对象针对多个医疗服务内容的医疗评价信息，采用评分矩阵计算所述多个医疗服务内容的优先级，并按照优先级在所述多个医疗服务内容中选择至少一个目标医疗服务。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述第一用户群中各个对象与所述目标对象的相似度包括：

采用以下余弦相似度算法依次计算所述第一用户群中各个对象与所述目标对象的相似度cos(θ)：

其中，n代表多个兴趣维度，x_i代表目标对象X在维度i的向量值，y_i代表第一用户群中用户Y在维度i的向量值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用评分矩阵计算所述多个医疗服务内容的优先级包括：

通过协同过滤算法的评分矩阵分别计算所述第二用户群针对所述多个医疗服务内容的关注度；

将所述关注度确定为所述多个医疗服务内容的优先级。

8.一种信息的推送装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集目标对象的医疗关联信息，其中，所述医疗关联信息用于描述所述目标对象在医疗领域的个人信息和历史行为；

处理模块，用于将所述医疗关联信息转换为所述目标对象在多个特征维度的画像要素，生成所述目标对象的用户画像数据，其中，所述用户画像数据包括多个画像要素，每个画像要素包括至少一个标签字段；

推送模块，用于根据所述用户画像数据选择目标医疗服务，并将所述目标医疗服务推送给所述目标对象。