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一种基于隐半马尔可夫模型的药品推荐方法

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本发明涉及一种基于隐半马尔可夫模型的药品推荐方法，其特征在于包括以下步骤：一、训练数据预处理，生成用户行为序列的训练数据集；二、对药品推荐模型的参数进行估计；三、采集用户在医药平台的上网行为序列；四、以用户的上网行为序列为观测值，使用训练好的药品推荐模型推断用户的状态序列；五、计算状态序列的各状态的期望持续时间；六、将所得的各状态的期望持续时间按降序排序，得到用户最关注的前复数个状态；七、根据用户最关注的前复数种病情，向用户推荐相应的药品。本发明由用户在云平台上的在线行为，准确预测用户关注的病情，再根据用户最关注的病情向用户推荐相关的药品，从而提高药品推荐结果的相关性。

著录项

公开/公告号CN106651517A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-05-10

原文格式PDF
申请/专利权人广东技术师范学院;
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申请/专利号CN201611184351.8
发明设计人戴青云;罗建桢;蔡君;魏文国;雷方元;
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申请日2016-12-20
分类号G06Q30/06;G06Q30/02;
代理机构北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人肖平安
地址 510665 广东省广州市天河区石牌中山大道293号
入库时间 2023-06-19 02:00:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-06-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/06 申请日:20161220

实质审查的生效
2017-05-10

公开

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