CN106202893B - 一种药品推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种药品推荐方法，本方法根据用户的病症信息和约束信息，优先为用户推荐历史用药信息中的药品，即当用户不是首次患病时，为了提高用户用药的安全性，本方法首先为用户推荐历史用药信息中的药品。当用户是首次患病时，本方法在药品数据库中通过药品功能信息和药品附加信息自动筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，与用户自主挑选药品相比，使得用户选购药品的安全性和效率均得以有效提高。另外，由于本方法充分考虑药品的禁忌信息和副反应信息等附加信息和用户自身的约束信息的关联，因而，本方法可进一步增强推荐药品的安全性。综上，本方法可以解决现有技术中药品选购效率低、安全性差的技术问题。

Description

一种药品推荐方法

技术领域

本发明涉及医药领域，尤其涉及一种药品推荐方法。

背景技术

随着我国医药行业的快速发展，针对各种病症的药品种类也大幅增多。例如，目前市场上治疗感冒的药品种类繁多、药理药性各异，且通常或多或少的带有副作用，如含有右甲吗喃成分的感冒药，容易引起神经系统不良反应，慢性支气管炎、肺炎以及孕妇等感冒患者应尽量避免服用，患者在购买感冒药时，需要事前了解各药品的详细说明或者详细咨询专业医师。因此，面对种类繁多的药品，缺乏相关医药知识的普通患者通常难以正确挑选出对应症状又适合自身体质的药品，挑选药品的耗时较长、选购药品的效率以及药品使用的安全性较低，从而对患者的病情产生不利影响。

发明内容

本发明提供一种药品推荐方法及系统，以解决现有技术中药品选购效率低、安全性差的技术问题。

本发明提供一种药品推荐方法，所述药品推荐方法包括：

获取用户的病症信息和约束信息，所述病症信息包括用户的症状或根据所述症状确定的疾病；所述约束信息包括用户的年龄、个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息，所述个人病史信息包括历史病症信息以及与所述历史病症信息对应的历史用药信息；

判断所述历史病症信息中是否存在所述病症信息；

若所述历史病症信息中存在所述病症信息，则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户；

若所述历史病症信息中不存在所述病症信息，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户，所述药品数据库包括药品名称信息、与所述药品名称信息对应的药品功能信息和药品附加信息，所述药品附加信息包括禁忌信息和副反应信息。

优选的，所述在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户包括：

根据所述药品功能信息获取药品数据库中与所述病症信息相匹配的第一药品名称信息；

根据所述禁忌信息和所述副反应信息获取第一药品名称信息中与所述约束信息相对应的第二药品名称信息；

获取第三药品名称信息，所述第三药品名称信息为所述第一药品名称信息与所述第二药品名称信息的差集；

将所述第三药品名称信息中的药品推荐给用户。

优选的，所述根据所述药品功能信息获取药品数据库中与所述病症信息相匹配的第一药品名称信息包括：

提取所述病症信息中相关的多个病症特征；

获取所述药品功能信息与所述多个病症特征的匹配度；

将所述匹配度大于或等于预设阈值的对应药品名称信息确定为第一药品名称信息。

优选的，所述将第三药品名称信息中的药品推荐给用户包括：

获取所述第三药品名称信息中药品的特征信息以及与所述特征信息对应的初始特征权重，所述特征信息包括药品与所述病症信息的匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度；

获取药品的第一推荐系数，所述第一推荐系数为药品的匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度与对应初始特征权重乘积的和值；

将第三药品名称信息中的药品按照所述第一推荐系数降序的顺序推荐给用户。

优选的，所述第三药品名称信息中的药品推荐给用户包括：将第三药品名称信息中的药品按照药品售价优先级顺序推荐给客户，其中，售价低的所述药品的优先级高于售价高的所述药品的优先级。

优选的，所述则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户包括：

获取预设年限内的历史用药信息中与所述病症信息对应药品的使用频率；

将所述使用频率最高的药品推荐给用户。

优选的，所述药品推荐方法还包括：

获取用户对推荐药品的满意度信息，所述满意度信息包括满意度等级和用户做出满意度等级评价的评价时间，所述满意度等级包括满意度依次降低的A-E五个等级；

判断所述评价时间是否在用户使用所述推荐药品之前；

若所述评价时间在使用所述推荐药品之前，则判断所述满意度等级是否低于预设等级；

若所述满意度等级低于预设等级，则为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品。

优选的，所述为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品包括：

判断所述推荐药品是否为历史用药信息中的药品；

若所述推荐药品是历史用药信息中的药品，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配且与所述推荐药品不同的药品，将所述药品推荐给用户。

优选的，所述为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品还包括：

若所述推荐药品不是所述历史用药信息中的药品，则获取用户对推荐药品的评价信息，所述评价信息包括药品匹配度评价、药品售价评价、药品使用频率评价以及药品好评度评价中的一种或多种；

根据所述药品匹配度评价、所述药品售价评价、所述药品使用频率评价以及所述药品好评度评价分别修订相应的初始特征权重；

根据修订后的所述特征权重获取药品的第二推荐系数；

根据所述第二推荐系数将第三药品名称信息中的药品推荐给用户。

优选的，所述获取用户的病症信息和约束信息包括：

获取用户的身份信息，并判断预设数据库中是否包含所述身份信息；

若所述预设数据库中包含所述身份信息，则提取与所述身份信息相对应的约束信息，其中，所述约束信息还包括身高信息、体重信息、性别信息以及饮食习惯信息。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明提供一种药品推荐方法，本方法根据用户的病症信息和约束信息，优先为用户推荐历史用药信息中的药品，即当用户不是首次患有病症信息中的病症或疾病时，为了提高用户用药的安全性，本方法首先为用户推荐历史用药信息中的药品。当用户是首次患有病症信息中的病症或疾病时，本方法在药品数据库中通过药品功能信息和药品附加信息自动筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，与用户自主挑选药品相比，使得用户选购药品的效率得以有效提高。另外，由于本方法充分考虑药品的禁忌信息和副反应信息等附加信息和用户自身的约束信息的关联，因而本方法可进一步增强推荐药品的安全性。综上，本方法可以解决现有技术中药品选购效率低、安全性差的技术问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的一种药品推荐方法的方法流程图；

图2是本发明实施例中提供的一种步骤S100的方法流程图；

图3是本发明实施例中提供的一种步骤S300的方法流程图；

图4是本发明实施例中提供的一种步骤S400的方法流程图；

图5是本发明实施例中提供的一种步骤S401的方法流程图；

图6是本发明实施例中提供的一种步骤S404的方法流程图；

图7是本发明实施例中提供的另一种药品推荐方法的方法流程图；

图8是本发明实施例中提供的一种步骤S800的方法流程图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置的例子。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。

请参考图1，所示为本发明实施例提供的一种药品推荐方法的方法流程图。

由图1可知，本发明实施例中提供的药品推荐方法包括：

步骤S100：获取用户的病症信息和约束信息。

本实施例中，所述病症信息包括用户的症状或根据症状确定的疾病。以上病症信息可以通过用户手动输入，即用户根据自身的病症反应输入相应的病症信息，如咳嗽、头痛、四肢无力等症状，也可以根据常见病的症状表现以及用户的个人病史输入所患疾病，如感冒、慢性肠炎等。此外，用户也可以在柜台检测病症后，直接通过柜台发送确诊的病症信息，以便降低用户自己输入病症信息的安全性风险；另外，如用户曾经有过病症信息中的症状或患过相关疾病，则可以直接调取已存储在数据库中的病症信息数据，以准确定位用户的病症信息。

此外，所述病症信息还可以包括用户的患病日期和患病持续时长等相关信息，本实施例可根据患病日期和患病持续时长信息的不同推荐不同的治疗效果的药品，如用户在患病初期，身体抗病机制依然可以运行，因而，可推荐药效较弱但药品售价相对较低的药品，以便为用户降低用药成本；若用户患病持续时长较长，则可建议用户使用药性较强的药品，以避免病情的进一步加重，从而快速治疗病情。当然，以上推荐流程只是一种实施方式，也可以根据用户实际需求而变化。

本实施例中，所述约束信息包括用户的年龄、个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息，过敏信息可包括食物过敏信息和药物过敏信息，个人病史信息包括历史病症信息以及与所述历史病症信息对应的历史用药信息。

本实施例约束信息中的年龄、个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息均是约束推荐药品以及提高推荐药品安全性的重要因素。如某些药品是严禁幼儿使用的，此时用户的年龄信息将起到至关重要的作用。另外，用户的个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息中可以提取出用户曾经的患病种类以及可能的患病种类，对以上疾病种类有冲突的药品将不在本方法的推荐范畴内，从而提高本方法推荐药品的安全性。

此外，约束信息还可以进一步包括身高信息、体重信息、性别信息、地域信息、气候信息以及饮食习惯信息等约束推荐药品的其他信息。

进一步，请参考图2，所示为本发明实施例提供的一种步骤S100的方法流程图。

由图2可知，获取用户的病症信息和约束信息可以包括：

步骤S101：获取用户的身份信息，并判断预设数据库中是否包含所述身份信息。

本实施例中的所述预设数据库中可预先存储用户的基本信息以及约束信息等，且存储在预设数据库中的相关数据与用户身份信息唯一对应，因而，如需调取用户的相关数据，则必须输入唯一的身份信息。其中，用户的基本信息可以包括用户姓名、家庭住址、工作以及联系方式等。

用户的身份信息可为用户对应本发明实施例提供的药品推荐方法的账号，也可以为与用户的身份证相一致的信息，获取用户的身份信息的方式可为用户输入、指纹识别或身份证识别，当然，也可为其他方式，在此不做详细限定。判断数据库中是否包含该身份信息的方式可为将用户的身份信息与数据库中的数据做比对，当数据库中存在与用户的身份信息相一致的数据时，则说明数据库中包含该身份信息。

步骤S102：若所述预设数据库中包含所述身份信息，则提取与所述身份信息相对应的约束信息。

本实施例利用预设数据库提取与用户身份信息唯一对应的约束信息，有利于全面、准确、快速的提取用户的相关约束信息，避免用户由于输错、记错而导致的信息错误，从而提高药品推荐的安全性和效率。

步骤S200：判断所述历史病症信息中是否存在所述病症信息。

存储在预设数据库中的历史病症信息中包含用户曾患过的一种或多种疾病以及与以上疾病相关的症状，判断所述历史病症信息中是否存在所述病症信息即判断获取的用户症状或疾病与历史病症信息是否存在匹配关系。

步骤S300：若所述历史病症信息中存在所述病症信息，则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户。

请参考图3，所示为本发明实施例提供的一种步骤S300的方法流程图。

由图3可知，所述则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户可以包括以下步骤：

步骤S301：获取预设年限内的历史用药信息中与所述病症信息对应的药品的使用频率。

个人病史信息中可以记录用户从出生至今所有的的历史病症信息以及对应的历史用药信息，对于年龄较大的用户，此个人病史信息可包括20年、30年，甚至更久远的相关信息，但是，由于医药行业的发展速度较快，导致药品更新换代速度也较快，若获取整个个人病史信息中的药品的使用频率，再根据使用频率推荐药品，则容易推荐出疗效较差或者已经停产、下架的药品。但是，对于某些不常见的症状或疾病，也许几年才出现一次病症，若个人病史信息的检索年限过短，则容易出现获取不到存储在个人病史信息中的相关历史用药信息的情况。因此，为避免出现上述两种情况以及提高本药物推荐方法的合理性和有效性，本实施例中预设年限设为5年。当然，本发明其他实施例中也可以根据病症信息中症状或疾病的分类等实际情况延长或者缩短预设年限。

例如，用户在5年内的历史用药信息中记录的感冒次数为100次，其对应的感冒药使用次数为对乙酰氨基酚20次，阿司匹林30次，感冒胶囊50次，则对乙酰氨基酚、阿司匹林和感冒胶囊对应的使用频率为20次/5年、30次/5年以及50次/5年。

步骤S302：将使用频率最高的药品推荐给用户。

按照以上的例子，则应将使用频率最高的感冒胶囊推荐给客户。

本实施例通过限定历史用药信息的获取范围，一方面增增强药物推荐方法的合理性和有效性，另一方面，由于缩短了检索范围，从而提高了历史用药信息的获取时间，进而提高了药品推荐的效率。另外，本实施例主要考虑历史用药信息中药品的使用频率这一关键要素，使用频率高的药品在一定程度上可以认为是受到用户肯定和认可的，同时，高使用频率也是用药安全性的保证，因而，本实施例将使用频率高的药品优先推荐给用户使用。

步骤S400：若所述历史病症信息中不存在所述病症信息，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户。

本实施例中药品数据库可以为基于大数据背景下的存储有治疗各种疾病药品的详细信息的数据库。所述药品数据库可以包括药品名称信息、与所述药品名称信息对应的药品功能信息和药品附加信息，所述药品附加信息包括禁忌信息和副反应信息。除此之外，所述药品数据库还可以包括药品的成分信息、用量信息、药理信息、药品性状信息以及生产厂家信息等其他信息。本实施例中主要通过药品功能信息筛选出与所述病症信息相匹配的药品，再通过药品附加信息筛选出与所述约束信息相匹配的药品，通过两次筛选最终获取适应用户需求，从而向用户推荐适合用户的药品。

推荐给用户的药品可以通过显示面板展示给用户，也可以通过其他方式将药品信息发送至用户。发送的药品信息不仅仅包含药品的名称信息，还可以包括药品的性状、用量、禁忌、副反应、主要成分以及生产厂家等其他基本信息。

本发明提供一种药品推荐方法，本方法根据用户的病症信息和约束信息，优先为用户推荐历史用药信息中的药品，即当用户不是首次患有病症信息中的病症或疾病时，为了提高用户用药的安全性，本方法首先为用户推荐历史用药信息中的药品。当用户是首次患有病症信息中的病症或疾病时，本方法在药品数据库中通过药品功能信息和药品附加信息自动筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，与用户自主挑选药品相比，使得用户选购药品的效率得以有效提高。另外，由于本方法充分考虑药品的禁忌信息和副反应信息等附加信息和用户自身的约束信息的关联，因而本方法可进一步增强推荐药品的安全性。综上，本方法可以解决现有技术中药品选购效率低、安全性差的技术问题。

请参考图4，所示为本发明实施例提供的一种步骤S400的方法流程图。

由图4可知，所述在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户包括：

步骤S401：根据所述药品功能信息获取药品数据库中与所述病症信息相匹配的第一药品名称信息。

通常情况下，药品功能信息中可包括多个致病机理相同的症状或疾病，如布洛芬片的功能信息可包括用于缓解轻至中度疼痛如头痛、关节痛、偏头痛、牙痛、肌肉痛、神经痛、痛经。也用于普通感冒或流行性感冒引起的发热。而当用户的病症信息为头痛时，则用户的病症信息可与布洛芬片的药品功能信息相匹配，此时，布洛芬片可为本实施例中的第一药品名称信息。当然，药品功能信息中包含治疗头痛的药品众多，不仅仅是布洛芬片，布洛芬片仅是第一药品名称信息中的一个药品。

请参考图5，所示为本发明实施例提供的一种步骤S401的方法流程图。由图5可知，步骤S401包括：

步骤S4011：提取所述病症信息中相关的多个病症特征。

当用户的病症信息中包含有两个以上的多个病症特征时，将所述多个病症特征分别提取出来，如头痛、恶心、发烧。

步骤S4012：获取所述药品功能信息与所述多个病症特征的匹配度。

药品功能信息中可包括多个可治疗的症状或疾病，而当用户的病症信息中也包含有多个病症特征时，则药品功能信息与多个病症特征存在一个匹配度的问题。如上布洛芬片的例子，若用户的病症信息为头痛和发热时，则布洛芬片的匹配度为2，即两项病症均可治疗。

步骤S4013：将所述匹配度大于或等于预设阈值的对应药品名称信息确定为第一药品名称信息。

本实施例中预设阈值为2，即当用户的病症信息中包含有两个以上的多个病症特征时，只有药品的匹配度大于或等于2的对应药品名称信息才能确定为第一药品名称信息。本实施例通过药品功能信息与病症特征匹配度的限制对药品名称信息进行的第一轮筛选，不仅筛除了不能对应病症信息的药品，而且进一步筛除治疗用户病症少的药品，防止出现推荐的药品中出现大量仅能治疗单项病症的药品的现象。此时，用户的多个病症特征需要将以上单项药品组合才能得以有效治疗，而当可以同时治疗用户的多个病症特征的综合性药品存在时，这种多种药品组合的方式才能解决用户治疗问题的推荐显然不是用户需要的，本实施例通过匹配度的限制将一些匹配度小于预设阈值的药品排除，从而提高推荐药品的准确度。

步骤S402：根据所述禁忌信息和所述副反应信息获取第一药品名称信息中与所述约束信息相对应的第二药品名称信息。

本实施例通过禁忌信息和副反应信息对第一药品名称信息进行进一步筛选。经过第一轮筛选获得的第一药品名称信息均是与用户的病症信息相对应的药品，但是，第一药品名称信息中的药品可能具有一些与用户自身体质相违背的禁忌和副反应，此时，需要针对用户自身的年龄、个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息等约束信息进一步筛除一些带有对用户不利的禁忌或副反应的药品，从而获得第二药品名称信息。

步骤S403：获取第三药品名称信息。

所述第三药品名称信息为所述第一药品名称信息与所述第二药品名称信息的差集。第三药品名称信息即在第一药品名称信息中筛除第二药品名称信息后剩余的药品名称信息。

步骤S404：将所述第三药品名称信息中的药品推荐给用户。

通常情况下，经过筛选获得第三药品名称信息中依然包含多种药品，本发明可以根据药品某方面属性或药品的综合属性将第三药品名称信息中的药品依次推荐给用户。例如，在本发明某些实施例中，可以不考虑药品价格，厂商等信息，按照第三药品名称信息药品好评度的降序顺序，优先将第三药品名称信息中好评度较高的药品推荐给用户。

又如，在本发明的另外一些实施例中，将第三药品名称信息中的药品按照药品售价优先级顺序推荐给客户，其中，售价低的所述药品的优先级高于售价高的所述药品的优先级。本实施例尤其针对一些常见疾病，存在一些药效类似但售价相差较大的药品，比如不同生产商生产的药品，其售价往往相差较大，但是其主要成分类似，功效也类似，此时，本方法可以按照药品售价降序的顺序将第三药品名称信息中的药品依次推荐给用户，以提高药品推荐的实用性，降低用户的用药支出。

请参考图6，所示为本发明实施例提供的一种步骤S404的方法流程图。由图6可知，步骤S404包括：

步骤S4041：获取所述第三药品名称信息中药品的特征信息以及与所述特征信息对应的初始特征权重。

本实施例所述特征信息包括药品与所述病症信息的匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度。药品与所述病症信息的匹配度与步骤S4012获得匹配度相一致，即药品功能信息与多个病症特征的匹配度。药品使用频率以及药品好评度可以从预设数据库中统计获得，本实施例中，药品使用频率为5年内的药品使用次数；药品售价可以从药品数据库中直接获取。此外，特征信息还可以包括药品保质期、药品副反应数量等其他特征信息。

初始特征权重为根据药品匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度等特征信息对推荐顺序的重要程度预设的数值。比如，本实施例将药品售价、药品好评度的初始特征权重设定为5，将药品使用频率和药品匹配度的初始特征权重设定为3。根据用户的实际需要，初始特征权重可以做出相应调整。

步骤S4042：获取药品的第一推荐系数。

本实施例中，所述第一推荐系数为药品的匹配度、药品售价以及药品使用频率以及药品好评度与对应特征权重乘积的和值。例如，药品匹配度为0.8，药品售价为20元，药品使用频率为1万次/5年，药品好评度为0.5，则本药品的第一推荐系数为0.8×3+20×5+1×3+0.5×5＝107.9。

步骤S4043：将第三药品名称信息中的药品按照所述第一推荐系数降序的顺序推荐给用户。

按照上述计算方法，计算第三药品名称信息中各药品对应的第一推荐系数，并按照第一推荐系数降序的顺序推荐给用户。第一推荐系数为第三药品名称信息中各药品的综合评价系数，第一推荐系数综合考虑了匹配度、药品售价以及药品使用频率以及药品好评度等各个影响因素及其权重影响，有利于为用户提供全面的综合性推荐意见。

此外，本发明其他实施例中也可以将第一推荐系数按照值域范围或与各药品第一推荐系数平均值的比例范围分为1-5种推荐星级，在按照所述第一推荐系数降序的顺序推荐给用户的同时，显示第三药品名称信息中每种药品的推荐星级，便于用户直接分辨出每种药品在综合性能上的差异，从而快速选择出自己所需的药品。另外，与上述推荐星级类似，针对药品的每种特征信息也可以设定分类星级，便于用户了解每种药品在各方面的优势和劣势，从而快速选择出适合自身需求的药品，进而提高药品推荐效率。

请参考图7，所示为本发明实施例提供的另一种药品推荐方法的方法流程图。

由图7可知，所述药品推荐方法还包括：

步骤S500：获取用户对推荐药品的满意度信息。

所述满意度信息包括满意度等级和用户做出满意度等级评价的评价时间，所述满意度等级包括满意度依次降低的A-E五个等级。用户可以对推荐药品反馈意见，本实施例中满意度等级可以直接反应用户的满意程度。

步骤S600：判断所述评价时间是否在用户使用所述推荐药品之前。

由于用户在使用推荐药品之后再根据治疗效果反馈满意度信息需要较长的时间，因此，判断所述评价时间的方法可以为预先设定一时间阈值范围，通过所述时间阈值范围限定出用户的评价时间与用户使用推荐药品时间的先后关系。若发送推荐药品到接收用户反馈满意度信息之间的时间间隔在时间阈值范围内，则可以认定为所述评价时间在用户使用所述推荐药品之前。本实施例设定的时间阈值范围为5分钟以内，那么在发送推荐药品之后的5分钟以内接收到的满意度信息即为用户使用所述推荐药品之前做出的。对于用户在使用推荐药品之后做出的满意度信息，可以将其存储在预设数据库中，以便增加药品好评度特征信息的统计基数，为其他药品推荐提供参考。

步骤S700：若所述评价时间在使用所述推荐药品之前，则判断所述满意度等级是否低于预设等级。

步骤S800：若所述满意度等级低于预设等级，则为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品。

本实施例中预设等级为C级，即如果接收到满意度信息为D级或者E级，则需要为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品，以提高推荐药品的质量以及用户的满意度。

请参考图8，所示为本发明实施例提供的一种步骤S800的方法流程图。由图8可知，步骤S800还包括：

步骤S801：判断所述推荐药品是否为历史用药信息中的药品。

判断方法如步骤S200，这里不再赘述。

步骤S802：若所述推荐药品是历史用药信息中的药品，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配且与所述推荐药品不同的药品，将所述药品推荐给用户。

若用户对历史用药信息中的推荐药品的满意度等级低于C级，则很有可能是用户对历史用药的各方面特征均不满意，尤其是药效方面，使得用户并不想再使用历史用药信息中的药品，而希望尝试没有使用过的药品。根据以上情况，本实施例在接收到满意度等级低于C级的反馈信息后，即使历史用药信息中还有其他没有推荐的药品，也不再在历史用药信息中重新检索并推荐，而是按照其他实施例中详细记载的方法，在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配且与所述推荐药品不同的药品，将所述药品推荐给用户。

步骤S803：若所述推荐药品不是所述历史用药信息中的药品，则获取用户对推荐药品的评价信息。

所述评价信息包括药品匹配度评价、药品售价评价、药品使用频率评价以及药品好评度评价中的一种或多种。所述评价信息可以为用户发送的文字信息，也可以为用户根据自身需求为药品效果、药品售价以及药品使用频率以及其他方面给予的星级评定。若评价信息为文字信息，则根据文字信息中的售价、好评等关键字提取相应的评价信息。所述星级评定可以为1-5星，其中，5星级别最高，代表的用户评价最好。如用户认为推荐的药品售价过高，则可以在药品售价后面的星级评定中给予三星或者两星。

步骤S804：根据所述药品匹配度评价、所述药品售价评价、所述药品使用频率评价以及所述药品好评度评价分别修订相应特征信息的初始特征权重。

与药品匹配度评价、药品售价评价、药品使用频率评价以及药品好评度评价对应的特征信息分别为药品匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度。由于第一推荐系数的算法与特征信息以及对应的初始特征权重相关，因此，若依然参考推荐系数这一药品综合特性推荐药品，则需根据接收到的评价信息，尤其是评价不好的特征信息修订初始特征权重。例如，药品售价的初始特征权重设定为5，用户反馈的药品售价评价中对药品的售价不满意，则应相应降低对应的药品售价的特征权重，从而减少高售价药品的推荐系数，进而使得高售价药品的推荐顺序后移，最终获得更为符合用户需求的药品推荐。

步骤S805：根据修订后的特征权重获取药品的第二推荐系数。

第二推荐系数的获取方法与第一推荐系数相同，此处不再赘述。

步骤S806：根据所述第二推荐系数将第三药品名称信息中的药品推荐给用户。

本实施例根据接收到的评价信息修订相应的初始特征权重，通过修改后的特征权重获取第二推荐系数，第二推荐系数是在评价信息的基础上对第一推荐系数的修订，与第一推荐系数相比，第二推荐系数更能体现用户对药品购买的倾向性，从而提高用户对药品推荐的满意度。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种药品推荐方法，其特征在于，所述药品推荐方法包括：

获取用户的病症信息和约束信息，所述病症信息包括用户的症状或根据所述症状确定的疾病；所述约束信息包括用户的年龄、个人病史信息、家族病史信息以及过敏信息，所述个人病史信息包括历史病症信息以及与所述历史病症信息对应的历史用药信息；

判断所述历史病症信息中是否存在所述病症信息；

若所述历史病症信息中存在所述病症信息，则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户；

若所述历史病症信息中不存在所述病症信息，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户，所述药品数据库包括药品名称信息、与所述药品名称信息对应的药品功能信息和药品附加信息，所述药品附加信息包括禁忌信息和副反应信息；

其中：所述在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配的药品，将所述药品推荐给用户包括：

根据所述药品功能信息获取药品数据库中与所述病症信息相匹配的第一药品名称信息；

根据所述禁忌信息和所述副反应信息获取第一药品名称信息中与所述约束信息相对应的第二药品名称信息；

获取第三药品名称信息，所述第三药品名称信息为所述第一药品名称信息与所述第二药品名称信息的差集；

将所述第三药品名称信息中的药品推荐给用户，包括：获取所述第三药品名称信息中药品的特征信息以及与所述特征信息对应的初始特征权重，所述特征信息包括药品与所述病症信息的匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度；获取药品的第一推荐系数，所述第一推荐系数为药品的匹配度、药品售价、药品使用频率以及药品好评度与对应初始特征权重乘积的和值；将第三药品名称信息中的药品按照所述第一推荐系数降序的顺序推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的药品推荐方法，其特征在于，所述根据所述药品功能信息获取药品数据库中与所述病症信息相匹配的第一药品名称信息包括：

提取所述病症信息中相关的多个病症特征；

获取所述药品功能信息与所述多个病症特征的匹配度；

将所述匹配度大于或等于预设阈值的对应药品名称信息确定为第一药品名称信息。

3.根据权利要求1或2所述的药品推荐方法，其特征在于，所述第三药品名称信息中的药品推荐给用户包括：将第三药品名称信息中的药品按照药品售价优先级顺序推荐给客户，其中，售价低的所述药品的优先级高于售价高的所述药品的优先级。

4.根据权利要求1所述的药品推荐方法，其特征在于，所述则将与所述病症信息对应的历史用药信息中的药品推荐给用户包括：

获取预设年限内的历史用药信息中与所述病症信息对应的药品的使用频率；

将所述使用频率最高的药品推荐给用户。

5.根据权利要求1或2所述的药品推荐方法，其特征在于，所述药品推荐方法还包括：

获取用户对推荐药品的满意度信息，所述满意度信息包括用户对推荐药品的满意度等级和发出所述满意度等级的评价时间，所述满意度等级评价包括满意度依次降低的A-E五个评价等级；

判断所述评价时间是否在用户使用所述推荐药品之前；

若所述评价时间在使用所述推荐药品之前，则判断所述满意度等级是否低于预设等级；

若所述满意度等级低于预设等级，则为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品。

6.根据权利要求5所述的药品推荐方法，其特征在于，所述为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品包括：

判断所述推荐药品是否为历史用药信息中的药品；

若所述推荐药品是历史用药信息中的药品，则在药品数据库中筛选出与所述病症信息和所述约束信息相匹配且与所述推荐药品不同的药品，将所述药品推荐给用户。

7.根据权利要求5所述的药品推荐方法，其特征在于，所述为用户重新推荐与所述病症信息对应的药品还包括：

若所述推荐药品不是所述历史用药信息中的药品，则获取用户对推荐药品的评价信息，所述评价信息包括药品匹配度评价、药品售价评价、药品使用频率评价以及药品好评度评价中的一种或多种；

根据所述药品匹配度评价、所述药品售价评价、所述药品使用频率评价以及所述药品好评度评价分别修订相应特征信息的初始特征权重；

根据修订后的所述特征权重获取药品的第二推荐系数；

根据所述第二推荐系数将第三药品名称信息中的药品推荐给用户。

8.根据权利要求1所述的药品推荐方法，其特征在于，所述获取用户的病症信息和约束信息包括：

获取用户的身份信息，并判断预设数据库中是否包含所述身份信息；

若所述预设数据库中包含所述身份信息，则提取与所述身份信息相对应的约束信息，其中，所述约束信息还包括身高信息、体重信息、性别信息以及饮食习惯信息。