[发明专利]基于数据关联的医生评级推荐系统及方法在审
申请号: | 201710105145.1 | 申请日: | 2017-02-25 |
公开(公告)号: | CN106780234A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 张贯京;葛新科;王海荣;高伟明;张红治 | 申请(专利权)人: | 深圳市前海安测信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q50/22 | 分类号: | G06Q50/22 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518063 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 关联 医生 评级 推荐 系统 方法 | ||
1.一种基于数据关联的医生评级推荐系统,运行于数据中心,其特征在于,所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接,所述基于数据关联的医生评级推荐系统包括:
获取模块,用于从各个医院的医院信息系统获取医疗数据;
创建模块,用于对各个医院的医疗数据进行解析,按照疾病类型关键字创建疾病类型列表;
获取模块,用于从挂号网站获取评价信息;
关联模块,用于根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索,并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联;
评级模块,用于根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分;及
显示模块,用于当用户通过客户端查询对应疾病时,将评分最高的医生推荐给用户,并显示于用户的客户端上。
2.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统,其特征在于,所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
3.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统,其特征在于,所述疾病类型列表分为三层节点,第一层节点为疾病名称节点,第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点,第三层节点为医生信息节点。
4.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统,其特征在于,所述评价信息包括评价内容、好评或差评。
5.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统,其特征在于,所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算:Y=a*X1-b*X2+c+d,其中,Y评分,X1为好评的数量,X2为差评的数量,c为医院资质对应的默认值,d为医生职称对应的默认值,a及b均为固定参数。
6.一种基于数据关联的医生评级推荐方法,应用于数据中心,其特征在于,所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接,该方法包括:
从各个医院的医院信息系统获取医疗数据;
对各个医院的医疗数据进行解析,按照疾病类型关键字创建疾病类型列表;
从挂号网站获取评价信息;
根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索,并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联;
根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分;及
当用户通过客户端查询对应疾病时,将评分最高的医生推荐给用户,并显示于用户的客户端上。
7.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法,其特征在于,所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
8.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法,其特征在于,所述疾病类型列表分为三层节点,第一层节点为疾病名称节点,第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点,第三层节点为医生信息节点。
9.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法,其特征在于,所述评价信息包括评价内容、好评或差评。
10.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法,其特征在于,所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算:Y=a*X1-b*X2+c+d,其中,Y评分,X1为好评的数量,X2为差评的数量,c为医院资质对应的默认值,d为医生职称对应的默认值,a及b均为固定参数。
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