[发明专利]一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统，其中，智能医学信息推荐方法包括：采集用户在医学网站的阅读行为信息及对应的阅读数据信息；根据阅读行为信息获取阅读喜好度，并从对应的阅读数据信息中提取阅读信息参数；分析标签参考数据，确定用户标签；所述标签参考数据包含所述阅读喜好度及对应的阅读信息参数；根据用户标签，从待推荐医学数据信息中选取目标医学数据信息；将目标医学数据信息推荐给用户。通过本发明，可以基于用户标签向用户推送其感兴趣的信息，实现信息的精准推送。

技术领域

本发明涉及数据处理分析领域，尤其涉及一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统。

背景技术

医学专业网站上往往包含有大量的医学数据信息，由于医学数据信息的专业性，不同的医护人员可能感兴趣的医学信息也不一样。且医学网站的浏览信息，不同于新闻、娱乐、等商业网站，有反复浏览、反复查看、针对某一词汇反复检索、收藏后反复查看、浏览时间偏长等等特征。商业网站、论坛常用的推荐算法，用于医学网站，推荐不准确。比如，目前，常使用的推荐算法有基于内容推荐法、协同过滤推荐法以及混合推荐法，也包含一些改进算法，例如，基于维度划分为用户维度相关改进法、产品维度相关改进法等这类现有的信息推送方法在向用户推送医学信息时，经常存在推送的信息不准确的情况，导致用户的使用体验较低，亟需改进。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本申请公开了一种基于用户标签的医学信息推荐方法及系统，具体的，本申请的技术方案如下：

一方面，本发明公开了一种基于用户标签的医学信息推荐方法，包括：

采集用户在医学网站的阅读行为信息及对应的阅读数据信息；

根据所述阅读行为信息获取阅读喜好度，并从对应的阅读数据信息中提取阅读信息参数；

分析标签参考数据，确定用户标签；所述标签参考数据包含所述阅读喜好度及对应的阅读信息参数；

根据所述用户标签，从待推荐医学数据信息中选取目标医学数据信息；

将所述目标医学数据信息推荐给所述用户。

优选地，所述根据所述阅读行为信息获取阅读喜好度具体包括：根据所述用户的阅读点击行为、点击阅读后的阅读时长、反复浏览次数、反复浏览时长、以及阅读点赞信息，获得所述用户对对应的阅读数据信息的喜好度。

优选地，所述基于用户标签的医学信息推荐方法还包括：获取所述用户在所述医学网站的好友信息；从所述用户的好友中选取亲密度最高的好友作为目标好友；将所述目标好友浏览过且点赞的医学数据信息作为目标医学数据信息；将所述目标医学数据信息推荐给所述用户。

优选地，所述阅读信息参数包括标题长度、信息类别、点击量、点赞数、全文总字数、信息来源之中的任意一项或多项。

优选地，所述分析标签参考数据，确定用户标签；具体包括：

对从所述阅读数据信息中提取的各阅读信息参数进行遍历组合，获得参数分析组；每个参数分析组至少包含一个阅读信息参数；

根据所述用户对所述阅读数据信息的喜好度，基于所述阅读数据信息，对所有的参数分析组进行回归分析，获得每个参数分析组的联合影响权重；

选取联合影响权重最大的参数分析组作为目标参数分析组，并将所述目标参数分析组中包含的各阅读信息参数作为目标阅读信息参数；

获取所述目标参数分析组中的各目标阅读信息参数的影响权重；

根据所述目标参数分析组中的各目标阅读信息参数的影响权重，确定所述用户的标签。

优选地，所述标签参考数据还包括所述用户的注册信息；所述注册信息包括昵称、年龄、专业类别、工作领域、医院科室、兴趣爱好之中的任意一项或多项。