[发明专利]信息处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取设定数量的用户疾病信息；其中，所述用户疾病信息包括：用户在设定时间段内的所有患病时间信息和疾病种类信息；

针对一个用户疾病信息，将所述用户疾病信息中的每个疾病种类信息转换为对应的One-Hot编码，并按照所述用户疾病信息中的患病时间信息对所有疾病种类信息的One-Hot编码进行排列，以形成原始疾病矩阵；

对所述原始疾病矩阵进行降维处理，以得到用于表征所述用户疾病信息的用户疾病矩阵。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述针对一个用户疾病信息，将所述用户疾病信息中的每个疾病种类信息转换为对应的One-Hot编码，具体包括：

针对一种疾病种类信息，利用国际疾病分类表将所述疾病种类信息转化为对应的疾病种类编码；

从预设的One-Hot编码集中确定出与所述疾病种类编码唯一对应的One-Hot编码；其中，One-Hot编码为1×M维的向量，且M为所述国际疾病分类表所包含的疾病种类信息的总数量。

3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述对所述原始疾病矩阵进行降维处理，以得到用于表征所述用户疾病信息的用户疾病矩阵，具体包括：

将N×M维的原始疾病矩阵与M×J维的第一转换矩阵相乘，得到N×J维的第一结果矩阵，其中，N为所述用户疾病信息中的疾病种类信息的总数量，J为小于M的正整数；

将N×J维的第一结果矩阵与J×K维的第二转换矩阵相乘，得到N×K维的第二结果矩阵，其中，K为小于J的正整数；

将N×K维的第二结果矩阵与K×L维的第三转换矩阵相乘，得到N×L维的用户疾病矩阵，其中，L为小于K的正整数。

4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，按照以下方式获取第一转换矩阵、第二转换矩阵和第三转换矩阵：

获取设定量的历史样本数据；其中，所述历史样本数据包括：用户在所述设定时间段内的所有历史患病时间信息、历史疾病种类信息以及用户在所述设定时间段内的用户健康分值；

针对一个历史样本数据，将所述历史样本数据中的所有历史患病时间信息和历史疾病种类信息转化为对应的参考疾病矩阵；

利用每个历史样本数据的参考疾病矩阵以及对应的用户健康分值，对预设机器学习算法进行训练，以得到可以根据疾病矩阵计算出健康分值的健康评估模型；其中，所述健康评估模型包括：用于得到第一转换矩阵的第一转换函数、用于得到第二转换矩阵的第二转换函数、用于得到第三转换矩阵的第三转换函数以及用于得到健康分值的评估函数；

将N×M维的原始疾病矩阵输入所述第一转换函数以得到第一转换矩阵、将N×J维的第一结果矩阵输入所述第二转换函数以得到第二转换矩阵、将N×K维的第二结果矩阵输入所述第三转换函数以得到第三转换矩阵。

5.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，在所述对所述原始疾病矩阵进行降维处理，以得到用于表征所述用户疾病信息的用户疾病矩阵之后，所述方法还包括：

将所述用户疾病矩阵输入预先训练好的预测模型中，以得到预设指标的预测结果。

6.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取设定数量的用户疾病信息；其中，所述用户疾病信息包括：用户在设定时间段内的所有患病时间信息和疾病种类信息；

转化模块，用于针对一个用户疾病信息，将所述用户疾病信息中的每个疾病种类信息转换为对应的One-Hot编码，并按照所述用户疾病信息中的患病时间信息对所有疾病种类信息的One-Hot编码进行排列，以形成原始疾病矩阵；

降维模块，用于对所述原始疾病矩阵进行降维处理，以得到用于表征所述用户疾病信息的用户疾病矩阵。