基于康复机器人的脑卒中下肢康复推荐系统

朱海春; 郭帅

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基于康复机器人的脑卒中下肢康复推荐系统

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摘要

针对当前下肢康复机器人计划制订不合理等问题,提出基于用户特征和项目多样性的协同过滤推荐算法(User CF_UPD),改善了推荐结果精度低、多样性差等问题。根据历史康复训练计划,建立了基于用户特征的相似度权重计算模型,对推荐结果进行初步筛选。根据患者多样性偏好和训练计划相似度,采用最大边缘相关(MMR),对推荐结果进行重排。试验结果表明,该算法在均方根误差(RMSE)和多样性(ILS)中,较其他算法有明显改善,且推荐的康复训练计划同患者康复阶段相匹配,具有新颖性。

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来源
《计量与测试技术》 |2022年第11期|95-100|共6页
作者
朱海春; 郭帅;
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作者单位

上海大学工程训练国家级实验教学示范中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人技术;
关键词
协同过滤; 相似度; 多样性; 属性特征; 偏好特征;

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