[发明专利]信息的推送方法及装置、计算机设备、存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种信息的推送方法及装置、计算机设备、存储介质。一方面，该方法包括：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。通过本发明，解决了相关技术向用户推送医疗服务信息准确率低的技术问题，可以提高数据的有效性和存储效率，通过匹配算法，进而提升了推荐结果的准确性，提高了信息的触达率和点击率。

【技术领域】

本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种信息的推送方法及装置、计算机设备、存储介质。

【背景技术】

随着移动互联网和信息技术快速发展，获取信息的渠道越来越多，信息过载的现象越来严重，在海量信息中必须经过精准搜索、数据提炼、整理汇总等一系列过程后，才能得到对用户来说有价值的数据和资讯。

智能推荐应用广泛，但在医疗服务领域，推荐算法的应用却存在一定的难度，原因在于：个人医疗数据采集不方便，目前的医疗数据基本都在医院HIS系统中，获取难度大。数据维度较单一，仅有病例数据无法获取可靠和精准推荐。基于以上两点原因，基于单一且有限的基础数据，推荐算法无法识别出用户的真正需求是什么，也就无法提供精准的推荐服务。对于医院、药店等医疗服务平台来说，也就无法对患者提供精准化服务。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种信息的推送方法及装置、计算机设备、存储介质。

一方面，本发明实施例提供了一种信息的推送方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。