CN105868564A - 疾病的就诊医院推荐系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了疾病的就诊医院推荐系统，由管理模块，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；数据产生模块，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；数据自完善模块，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；推荐医院算法模块，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；展示模块，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。通过对海量疾病数据的收集、判断、矫正和分析；以及对医院疾病数据的收集、判断、矫正和分析；根据患者所选择的某一疾病，做出具有针对性的优秀水平的医院推荐。

Description

疾病的就诊医院推荐系统

技术领域

本发明涉及一种疾病的就诊医院推荐系统。

背景技术

现在社会生活中，由于人类工作的细分细化，在不同领域上某些人会表现出异样的天赋或者术业专攻。其实不仅仅是人，各种公司、机构也是如此。各司其职，就像社会这台机器上的一个零件，组合起来为人类进步提供源源不断的动力。即便是在同一行业中，如医院，不同的医院也有不同的侧重点，从而导致专科医院以及特色科室的出现。

医疗中的医院方面，几乎每一个知名医院都有侧重的医疗领域，并在该领域有着独特的影响力。而作为一个自然人，所可能患有疾病是多种多样，是不确定的。每个人生病的时候都希望能够尽可能的去最擅长治疗该疾病的专科或综合医院。但由于现社会中的消息不对称性。患者很难在数以千计的医院中有效甄别并筛选擅长治疗该疾病的专科或综合医院，或者由于信息量的庞大，很大的影响了患者甄别、筛选医院的效率。但是面对这种情况，据我所知，目前市场上以及社会中并没有可以高效的帮助某一疾病患者甄别、筛选、推荐相对应擅长治疗该疾病的医院的工具。

现行的技术，只能是通过列出所有医院的信息，需要患者自己去主动去了解相对应的疾病信息，通过浏览、筛选和对比各个医院的信息，去做主观的判断，从而选择相对适合自己所患疾病的医院。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，提供一种疾病的就诊医院推荐系统。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

疾病的就诊医院推荐系统，特点是：包括管理模块、数据产生模块、数据自完善模块、推荐医院算法模块以及展示模块；

所述管理模块，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

所述数据产生模块，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

所述数据自完善模块，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；

所述推荐医院算法模块，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

所述展示模块，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述推荐医院算法模块包括疾病信息处理模块和医院信息处理模块；

所述疾病信息处理模块，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算；

所述医院信息处理模块，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

更进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述管理模块，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

更进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述数据产生模块收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述数据产生模块,首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；

继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述推荐医院算法模块，首先，获取用户与关注疾病的疾病信息；

然后，分析、匹配疾病相关医院数据情况；

最后，返回医院信息及排序情况。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述推荐医院算法模块，首先，获取用户与关注疾病的疾病信息：

1)解析用户关注疾病信息：通过对客户端发送来的数据中的疾病信息进行解析，得知用户所关注的疾病信息；

2)匹配疾病：信息就用户所关注的疾病信息与数据库中信息进行匹配，匹配过程中，考虑疾病的模糊匹配、精确匹配、同义项匹配；

3)获取并处理疾病信息数据：取得数据库中疾病信息，并对疾病内容进行处理，于数据库中疾病所归属科室数据进行提取，获得疾病所属科室信息；

然后，分析、匹配疾病相关医院数据情况：

1)对疾病所属科室以及医院的科室信息进行关联匹配：获取拥有该科室的医院信息，并对医院信息进行进一步分析；

2)获取相关医院的信息：包括医院擅长领域情况，医院所属地理位置，医院等级，全国医院排名，该医院该科室于全国医院科室排名情况；

3)获取用户与各医院的相对距离：根据用户发送来的地理位置信息，以及查询数据库中记录的医院的地理位置信息，计算其相互之间的距离；计算中，地球被视为一个近乎标准的椭球体，赤道半径为6378.140千米，极半径为6356.755千米，平均半径6371.004千米，半径即为地球的平均半径，记为R，点A的经纬度为(LonA,LatA)，点B的经纬度为(LonB,LatB)，按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90-Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)，利用如下公式，得出两点之间的距离：

C＝sin(MLatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA-MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)

Distance＝R*Arccos(C)*Pi/180

并将用户与各医院的相对距离信息保存并记录下来，用于后续使用；

4)就疾病相关匹配医院数据排序：就医院与病人的距离，以范围做选取，选取距离请求位置信息一定范围的医院做筛选，包括但不限于行政区域划分，绝对距离选择，并对筛选得到的医院进行排序，排序规则以医院擅长、医院距离、医院等级、医院全国综合排名、医院科室排名做不同权重分析，得出相关地点针对某一疾病的医院排序；

最后，返回医院信息及排序情况：将所得到医院信息，以固定规则进行整合，并对医院信息进行加密。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述数据自完善模块，医院数据是动态变化的，当用户得到医院返回之后，将用户所关注的医院以及用户行为做采集行为，根据用户对某系医院的关注点击量及其他相关数据，对该医院的相关权重进行调整、优化。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述数据自完善模块，首先，获取用户关注疾病信息；

然后，通过推荐医院算法模块得出医院综合排序；

继而，通过展示模块向用户展示关于某种疾病的推荐就诊医院结果；

再后，通过客户端用户行为采集程序，采集针对某疾病推荐就诊医院的用户点击关注情况；用户在发生点击行为时，触发客户端用户行为采集程序，采集程序将用户点击关注的医院信息记录并通过特定的服务器接口，以规则保存并加密为一种请求，并将该信息返回至服务器；

再后，根据返回的用户关注信息的对医院排序权重做出调整，服务器对信息做保存，在记录保存之后，对数据进行分析，拟将医院信息的相关权重进行调整，与此同时将相关调整信息记录，向管理员显示、提醒、推荐；

最后，对针对某种疾病医院的排序信息进行完善；

对数据库中的医院信息以及医院针对某种疾病的相关权重信息做出更改和处理。

再进一步地，上述的疾病的就诊医院推荐系统，其中，所述展示模块用于用户行为的捕捉以及结果页的展示；

首先，用户在展示模块选择浏览疾病时，由展示模块向服务器发送用户相关信息以及用户所浏览的疾病相关信息，由服务器进行后续处理；

然后，等待服务器响应，在服务器处理完毕之后，接收由服务器响应的相关医院数据；

继而，对用户展示正对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据；

最后，在进行对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据进行展示之后，捕捉用户的相关行为，将用户点击浏览查看详情的医院返回给服务器，供数据自完善模块使用。

本发明技术方案突出的实质性特点和显著的进步主要体现在：

本发明通过对海量疾病数据的收集、判断、矫正和分析；以及对医院疾病数据的收集、判断、矫正和分析；根据患者所选择的某一疾病，做出智能化的、具有针对性的对在该疾病领域有着优秀水平的医院推荐。解决用户在海量医院中选择难的问题；提高甄别、筛选效率；降低患者因主观意识理解偏差而引发的选择不当的医院的可能性。

附图说明

图1：本发明系统的流程架构示意图。

具体实施方式

如图1所示，疾病的就诊医院推荐系统，包括管理模块3、数据产生模块5、数据自完善模块4、推荐医院算法模块2以及展示模块1；

管理模块3，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

数据产生模块5，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

数据自完善模块4，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；

推荐医院算法模块2，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

展示模块1，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

其中，推荐医院算法模块2包括疾病信息处理模块21和医院信息处理模块22；

疾病信息处理模块21，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算，包括疾病数据哪个医学专业领域，疾病所属科室提取提炼；

医院信息处理模块22，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

管理模块3，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

数据产生模块5收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导；

首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；

继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。

推荐医院算法模块2，首先，获取用户与关注疾病的疾病信息：

1)解析用户关注疾病信息：通过对客户端发送来的数据中的疾病信息进行解析，得知用户所关注的疾病信息；

2)匹配疾病：信息就用户所关注的疾病信息与数据库中信息进行匹配，匹配过程中，考虑疾病的模糊匹配、精确匹配、同义项匹配；

3)获取并处理疾病信息数据：取得数据库中疾病信息，并对疾病内容进行处理，于数据库中疾病所归属科室数据进行提取，获得疾病所属科室信息；

然后，分析、匹配疾病相关医院数据情况：

1)对疾病所属科室以及医院的科室信息进行关联匹配：获取拥有该科室的医院信息，并对医院信息进行进一步分析；

2)获取相关医院的信息：包括医院擅长领域情况，医院所属地理位置，医院等级，全国医院排名，该医院该科室于全国医院科室排名情况；

3)获取用户与各医院的相对距离：根据用户发送来的地理位置信息，以及查询数据库中记录的医院的地理位置信息，计算其相互之间的距离；计算中，地球被视为一个近乎标准的椭球体，赤道半径为6378.140千米，极半径为6356.755千米，平均半径6371.004千米，半径即为地球的平均半径，记为R，点A的经纬度为(LonA,LatA)，点B的经纬度为(LonB,LatB)，按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90-Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)，利用如下公式，得出两点之间的距离：

C＝sin(MLatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA-MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)

Distance＝R*Arccos(C)*Pi/180

并将用户与各医院的相对距离信息保存并记录下来，用于后续使用；

4)就疾病相关匹配医院数据排序：就医院与病人的距离，以范围做选取，选取距离请求位置信息一定范围的医院做筛选，包括但不限于行政区域划分，绝对距离选择，并对筛选得到的医院进行排序，排序规则以医院擅长、医院距离、医院等级、医院全国综合排名、医院科室排名做不同权重分析，得出相关地点针对某一疾病的医院排序；

最后，返回医院信息及排序情况：将所得到医院信息，以固定规则进行整合，并对医院信息进行加密。

数据自完善模块4，医院数据是动态变化的，当用户得到医院返回之后，将用户所关注的医院以及用户行为做采集行为，根据用户对某系医院的关注点击量及其他相关数据，对该医院的相关权重进行调整、优化；

首先，获取用户关注疾病信息；

然后，通过推荐医院算法模块得出医院综合排序；

继而，通过展示模块向用户展示关于某种疾病的推荐就诊医院结果；

再后，通过客户端用户行为采集程序，采集针对某疾病推荐就诊医院的用户点击关注情况；用户在发生点击行为时，触发客户端用户行为采集程序，采集程序将用户点击关注的医院信息记录并通过特定的服务器接口，以规则保存并加密为一种请求，并将该信息返回至服务器；

再后，根据返回的用户关注信息的对医院排序权重做出调整，服务器对信息做保存，在记录保存之后，对数据进行分析，拟将医院信息的相关权重进行调整，与此同时将相关调整信息记录，向管理员显示、提醒、推荐；

最后，对针对某种疾病医院的排序信息进行完善；

对数据库中的医院信息以及医院针对某种疾病的相关权重信息做出更改和处理。

展示模块1用于用户行为的捕捉以及结果页的展示；

首先，用户在展示模块选择浏览疾病时，由展示模块向服务器发送用户相关信息以及用户所浏览的疾病相关信息，由服务器进行后续处理；

然后，等待服务器响应，在服务器处理完毕之后，接收由服务器响应的相关医院数据；

继而，对用户展示正对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据；

最后，在进行对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据进行展示之后，捕捉用户的相关行为，将用户点击浏览查看详情的医院返回给服务器，供数据自完善模块使用。

综上所述，通过对用户所关注的疾病以及用户的相关数据的提取、转换，计算，将疾病和医院进行匹配和排序，并将结果推送到用户，使用户能够得到针对某种疾病擅长医院的推荐的反馈以及推荐的医院相关信息。实现可使用户对其所关注疾病的相关医院有所了解，方便用户的使用，以及对就诊医院有一个更加清楚的理解，方便用户做出对就诊医院的判断。填补了现在社会和生活中上针对某种疾做出优化的就诊医院推荐的空白。

需要理解到的是：以上所述仅是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：包括管理模块(3)、数据产生模块(5)、数据自完善模块(4)、推荐医院算法模块(2)以及展示模块(1)；

所述管理模块(3)，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

所述数据产生模块(5)，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

所述数据自完善模块(4)，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；

所述推荐医院算法模块(2)，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

所述展示模块(1)，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

2.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述推荐医院算法模块(2)包括疾病信息处理模块(21)和医院信息处理模块(22)；

所述疾病信息处理模块(21)，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算；

所述医院信息处理模块(22)，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

3.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述管理模块(3)，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

4.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述数据产生模块(5)收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导。

5.根据权利要求1或4所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述数据产生模块(5),首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；

继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。

6.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述推荐医院算法模块(2)，首先，获取用户与关注疾病的疾病信息；

然后，分析、匹配疾病相关医院数据情况；

最后，返回医院信息及排序情况。

7.根据权利要求1或6所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述推荐医院算法模块(2)，首先，获取用户与关注疾病的疾病信息：

1)解析用户关注疾病信息：通过对客户端发送来的数据中的疾病信息进行解析，得知用户所关注的疾病信息；

2)匹配疾病：信息就用户所关注的疾病信息与数据库中信息进行匹配，匹配过程中，考虑疾病的模糊匹配、精确匹配、同义项匹配；

3)获取并处理疾病信息数据：取得数据库中疾病信息，并对疾病内容进行处理，于数据库中疾病所归属科室数据进行提取，获得疾病所属科室信息；

然后，分析、匹配疾病相关医院数据情况：

1)对疾病所属科室以及医院的科室信息进行关联匹配：获取拥有该科室的医院信息，并对医院信息进行进一步分析；

2)获取相关医院的信息：包括医院擅长领域情况，医院所属地理位置，医院等级，全国医院排名，该医院该科室于全国医院科室排名情况；

3)获取用户与各医院的相对距离：根据用户发送来的地理位置信息，以及查询数据库中记录的医院的地理位置信息，计算其相互之间的距离；计算中，地球被视为一个近乎标准的椭球体，赤道半径为6378.140千米，极半径为6356.755千米，平均半径6371.004千米，半径即为地球的平均半径，记为R，点A的经纬度为(LonA,LatA)，点B的经纬度为(LonB,LatB)，按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90-Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)，利用如下公式，得出两点之间的距离：

C＝sin(MLatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA-MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)Distance＝R*Arccos(C)*Pi/180

并将用户与各医院的相对距离信息保存并记录下来，用于后续使用；

4)就疾病相关匹配医院数据排序：就医院与病人的距离，以范围做选取，选取距离请求位置信息一定范围的医院做筛选，包括但不限于行政区域划分，绝对距离选择，并对筛选得到的医院进行排序，排序规则以医院擅长、医院距离、医院等级、医院全国综合排名、医院科室排名做不同权重分析，得出相关地点针对某一疾病的医院排序；

最后，返回医院信息及排序情况：将所得到医院信息，以固定规则进行整合，并对医院信息进行加密。

8.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述数据自完善模块(4)，医院数据是动态变化的，当用户得到医院返回之后，将用户所关注的医院以及用户行为做采集行为，根据用户对某系医院的关注点击量及其他相关数据，对该医院的相关权重进行调整、优化。

9.根据权利要求1或8所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述数据自完善模块(4)，首先，获取用户关注疾病信息；

然后，通过推荐医院算法模块得出医院综合排序；

继而，通过展示模块向用户展示关于某种疾病的推荐就诊医院结果；

再后，通过客户端用户行为采集程序，采集针对某疾病推荐就诊医院的用户点击关注情况；用户在发生点击行为时，触发客户端用户行为采集程序，采集程序将用户点击关注的医院信息记录并通过特定的服务器接口，以规则保存并加密为一种请求，并将该信息返回至服务器；

再后，根据返回的用户关注信息的对医院排序权重做出调整，服务器对信息做保存，在记录保存之后，对数据进行分析，拟将医院信息的相关权重进行调整，与此同时将相关调整信息记录，向管理员显示、提醒、推荐；

最后，对针对某种疾病医院的排序信息进行完善；

对数据库中的医院信息以及医院针对某种疾病的相关权重信息做出更改和处理。

10.根据权利要求1所述的疾病的就诊医院推荐系统，其特征在于：所述展示模块(1)用于用户行为的捕捉以及结果页的展示；

首先，用户在展示模块选择浏览疾病时，由展示模块向服务器发送用户相关信息以及用户所浏览的疾病相关信息，由服务器进行后续处理；

然后，等待服务器响应，在服务器处理完毕之后，接收由服务器响应的相关医院数据；

继而，对用户展示正对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据；

最后，在进行对某种疾病的推荐就诊医院的相关医院数据进行展示之后，捕捉用户的相关行为，将用户点击浏览查看详情的医院返回给服务器，供数据自完善模块使用。