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基于时间感知的个人健康评估系统设计与实现

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4 论文章节安排

第2章 个人健康相关理论

2.1 个人健康数据

2.1.1 个人健康数据定义

2.1.2 个人健康数据特点

2.1.3 个人健康数据存储

2.2 个人健康风险评估

2.2.1 个人健康风险评估发展

2.2.2 个人健康风险评估模型需求

2.2.3 个人健康风险评估模型指标体系

2.3 个人健康数据通讯技术

2.3.1 SOAP协议

2.3.2 数据交换格式

2.3.3 WebService技术

2.4 时间感知

2.4.1 时间感知的定义

2.4.2 时间信息的存储

2.4.3 时间感知信息检索

2.5 本章小结

第3章 个人健康风险评估模型

3.1 个人健康风险评估流程设计

3.2 个人健康风险评估信息获取技术

3.3 个人健康风险评估结果信息分析

3.3.1 TAORank算法

3.3.2 时间相似度计算

3.3.3 排序策略

3.4 实验结果与分析

3.4.1 评估方法

3.4.2 结果分析

3.5 本章小结

第4章 基于时间感知的健康评估系统实现

4.1 系统需求分析

4.1.1 系统概述

4.1.2 系统数据需求分析

4.1.3 系统功能需求分析

4.1.4 性能需求

4.2 系统体系结构设计

4.2.1 系统体系结构

4.2.2 系统设计原则

4.2.3 系统C-U矩阵

4.3 系统功能模块设计

4.4 基于时态数据库的个人健康数据存储设计

4.5 系统开发环境

4.6 系统实现

4.7 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 工作展望

参考文献

致谢

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摘要

首先,本文提出一种基于时间感知的个人健康风险评估模型。围绕个人健康风险评估模型所需要的输入数据进行健康信息采集。由于部分采集信息的来源是社交网络,但文本串中的信息无法直接使用,因此需要对用户社交网络信息进行分词处理,筛选出与健康相关的词汇;将相关词汇通过健康知识库进行分析,得到实体之间的联系,分析得出用户潜在的疾病、服用药品、心理健康等情况,使用这些信息,以便更加精准地进行个人健康风险评估;再把评估得出的风险因子和用户参与评估的时间作为关键搜索词,对健康知识库进行检索,将最为合理的风险降低方案提供给用户。
  其次,为实现上述检索功能,本文提出基于时间感知的信息检索算法TAORank。TAoRank算法是对objectRank算法的改进,在原有算法基础上加入时间相似度计算,根据内容相关度和时间相关度进行结果排序,选取相关度最大的数据作为用户个人健康风险评估结果解决方案。
  最后,本文结合个人健康风险评估模型,对个人健康评估系统进行结构设计、模块设计和存储设计,并以Android系统为平台,结合移动设备的优点,对该系统进行了实现。其主要功能包括:个人健康信息采集和管理、疾病及药品知识管理和检索、健康资讯推送、个人健康风险评估等。

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