CN106503119A - 一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法 - Google Patents

一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，包括步骤：建立搜索关键词库，所述关键词库包括医生姓名词库、医院名称词库、科室名称词库、疾病名称词库和地理位置词库；定位当前地理位置；按照综合排序规则来计算搜索结果与用户输入的关键字的匹配度，确定搜索结果和用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序；输出搜索结果显示列表。本发明充分考虑用户需求，从用户角度对医生搜索功能进行规划，从搜索的整个流程出发，多点切入，整体提高了搜索结果与用户需求的匹配度，帮助用户快速、精准的搜索到需要的医生信息。

Description

一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法
技术领域
本发明涉及移动问诊平台的信息搜索技术领域，尤其涉及一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法。
背景技术
搜索作为检索互联网数据的主要手段，可根据用户的搜索需求分为传统的通用搜索和针对某一具体行业细化的垂直搜索。通用搜索数据冗余量大，查询精度低；而面向主题、专业化的垂直搜索的数据量虽然大但存在上限，且搜索范围局限于具体的行业，故逐步被应用到越来越多的行业中。垂直搜索的目的是找到与主题密切相关的资源，如合适的服务与商品，这需要预测所查找的内容的相关性，并按照其相关度对搜索结果进行排序。其中，可通过设定排序规则来计算内容与用户输入的关键字的匹配度来确定该内容与用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序。
移动问诊平台是随着移动互联网技术在医疗领域的应用而兴起的新的医患交流平台，医生可以通过移动问诊平台向患者提供在线的疾病、健康资讯与指导等服务，患者则可以通过平台向医生咨询，获得疾病、健康相关信息。患者在使用移动问诊平台过程中会面临选择医生的问题。不同于线下医院受地理位置的限制，移动问诊平台包含了来自全国各地不同医院的医生，患者的选择范围远远大于线下医院。那么，如何帮助用户快速、精确地选择适合自己的好医生就成为移动问诊平台要解决的首要问题。垂直搜索在具体行业的搜索具有专业、精确、深入的特点，故现有的移动问诊平台主要选用垂直搜索为用户提供医生搜索服务。然而，垂直搜索虽然相较通用搜索数据冗余量已大大减少，但搜索得到的数据量仍然庞大；对用户来说，往往并不需要如此多的数据。用户希望的是花最少的时间得到最相关的查询结果，因此，移动问诊平台应用垂直搜索帮助用户查询医生后，如何更好地排列检索到的医生数据并呈现给用户，方便用户直接选择需要的医生便至关重要。
近年来，移动互联网医疗发展十分迅速。截止2015年，国内移动互联网产品已超过2000款，而其中移动问诊类占据了大半江山。在互联网周刊发布的2015年度医疗App排名中，位列前五名的春雨医生、平安好医生、好大夫在线、快速问医生、微医均有在线问诊功能，而它们关于医生搜索功能的设计也在行业内十分具有代表性。
通过对上述具有代表性的五个在线问诊App的医生搜索功能分析可以看出，目前常用的搜索功能中关键词集中在疾病、医院、科室、医生姓名几个维度，但关键词的同音词、同义别称的搜索效果较差，常常出现不相关结果。搜索返回结果的排序方面，不同App有自己的综合算法，但算法参考的指标主要包括医生回复速度、接诊量、用户评价、用户推荐或投票情况等；指标维度不够全面，尤其是患者在选择医院时通常会考虑的医院等级、医生职称等级或医院、科室的排名等维度没有考虑在内，对用户来说，其他用户的评价、推荐能起到参考作用，但其可信度还有待考证，但医院等级和医生职称等级是经过层层考核验证的，相比之下更值得信任，故搜索算法的参考指标中加入这类指标往往能使搜索结果更符合用户预期。结果显示列表的信息主要包括医生姓名和职称、所在医院和科室、擅长治疗的疾病等，好评度、接诊量信息仅少数App会显示。此外，目前的医生搜索功能中仅少数App可以进行人工选择地理位置，能自动定位的少之又少，而大部分用户在线咨询后最终仍然会走向医院去进行化验或接受治疗，缺少定位功能则不利于保证用户在线咨询和线下治疗的连续性和统一性。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提出一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，包括步骤
S1：建立搜索关键词库，所述关键词库包括医生姓名词库、医院名称词库、科室名称词库、疾病名称词库和地理位置词库，所述医生姓名词库包括医生同音词库，所述医院名称词库包括医院同义词库和医院同音词库，所述科室名称词库包括科室同义词库和科室同音词库，所述疾病名称词库包括疾病同义词库和疾病同音词库，所述地理位置词库包括地理位置同义词库和地理位置同音词库；
S2：定位当前地理位置，如果当前地理位置所在城市没有医生数据，或有医生数据但少于一个阈值，则按照用户当前地理位置获取就近城市的医生数据；
S3：按照综合排序规则来计算搜索结果与用户输入的关键字的匹配度，确定搜索结果和用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序，所述综合排序规则包括医院等级与医生职称等级、订单量与好评度、活跃度与医生回复速度；
S4：输出搜索结果显示列表。
进一步地，步骤S2中所述阈值为10个。
进一步地，所述显示列表包括订单量和好评度两个维度的信息。
进一步地，步骤S4还包括步骤S40：生成订单量数量、回复速度和好评度显示列表。
进一步地，所述综合排序规则还包括获取医院排名和科室排名，并将医院排名和科室排名作为加分项。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明充分考虑用户需求，从用户角度对医生搜索功能进行规划，从搜索的整个流程出发，多点切入，整体提高了搜索结果与用户需求的匹配度，帮助用户快速、精准的搜索到需要的医生信息。
附图说明
图1是本发明移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1，本发明包括步骤如下：
S1：建立搜索关键词库。
用户在进行搜索时首先需要输入搜索关键词，后台根据关键词进行检索，并针对检索结果按照一定规则计算检索结果与关键字的匹配度，从而确定其与用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序。
本发明设置了四个关键词检索维度，即用户可以在搜索框输入医生姓名、医院名称、科室名称、疾病名称四类关键词。考虑到某些疾病除了医学专业名称外，还有不少民间的别称，且同一家医院在不同人群会有不同的简称、别称等，不同医院的同一个科室称呼也可能不同等情况，App对关键词进行了统计和归纳，建立了关键词库，包括科室与疾病同义词词库、医院同义词库、地理位置同义词库以及同音词(姓名、科室、疾病、医院、地理位置)。建立完善关键词库，能有效提高App搜索结果与用户输入关键词的匹配度，减少了因用户对医院、疾病的称呼不同而搜索不到想要的结果的情况。
S2：定位当前地理位置。
搜索过程中App会自动定位当前城市，但城市内不再根据就近原则进行排序。
根据用户心理，在一个城市内，用户会愿意选择距离远一点的好医生，尤其是北上广深这样的大都市，由于公交系统发达，一个城市内的医院位置的远近可以忽略。因此在一个确定的城市内，App不考虑距离远近。
如果当前定位城市没有医生数据，或有数据但少于一定量(如10个)，将根据用户当前地理位置(经纬度)获取就近外部城市的医生数据，以就近城市的中心的地理位置(经纬度)与用户当前地理位置的距离为准，展现有医生数据的最近城市的医生结果，在具体就近城市内的医生排序按一定规则排序。
S3：搜索用户所需医生信息。
本发明设计了智能综合排序规则来计算搜索结果与用户输入的关键字的匹配度以确定该结果与用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序。该排序规则的计算指标包括医院等级与医生职称等级、订单量与好评度、活跃度与医生回复速度。这些指标的权重及计算方法如下：
(1)医院等级与医生职称等级(表1)
医院等级与医生职称等级变化不频繁，有变动时及时更新即可。
医院等级方面，总分为5分，权重为50％，依次为三级医院5分(包括三级特等、甲等、乙等、丙等)、二级医院3分(包括二级甲等、乙等、丙等)、一级医院3分(包括一级甲等、乙等、丙等)。
医生职称等级总分为5分，权重为50％，依次为主任医师(5分)、副主任医师(4分)、主治医师(3分)、住院医师(2分)、助理医师(1分)。
表1.医院等级与医生职称等级
(2)订单量与好评度(表2)
订单量即医生接到的订单数量，一周更新一次。其权重为30％，计算时需统计医生最高订单量。
好评度即订单结束时用户对医生的评价度量，一周更新一次。星级评价为10星评分，即最高分为10分。其权重为70％。
表2.医生的订单量与好评度
(3)活跃度与回复速度(表3)
活跃度即医生登录次数，权重为60％，需统计医生最高登录次数。
回复速度即医生首次回复患者提问的时间间隔，权重为40％(回复速度数据若不全，活跃度权重为100％)，需统计回复速度最大值。
表3.医生的活跃度与回复速度
(4)医院与科室排行榜(加分项)
此为加分项，即针对部分高水平医院和科室额外加分。
医院排行榜是每年由权威机构统计全国所有医院综合实力后获得，科室排行榜为科室在全国不同医院同类科室间的排行榜；排行榜数据为每年定期发布，变动较少，故分值分配每年更新一次。
医院排行榜最高分为0.1，仅对全国前1000名分配得分，具体分值分配见表4。
表4.医院排行榜上医院分值分配表
科室排行榜最高分为0.05，一般参考前10、前20、或前50的排行榜分配得分，具体分值分配见表5。
表5.科室排行榜上科室分值分配表
某科室 得分(S)
前10名 0.05
11-20名 0.04
21-30名 0.03
31-40名 0.02
41-50名 0.01
(5)智能综合排序算法
根据上述各项规则，A医生的综合得分即为A医生在上述四项的计分的总和：
A＝[N1/N*50％+M1/M*50％]+[X1/Xa*30％+Y1/Y*70％]+[P1/Pa*60％+[1-Q1/Qa]*40％]+R+S.
S4：搜索结果显示列表。
用户输入关键字后，后台根据上述算法得出搜索结果排序，显示在用户交互页面。显示的内容除了常规的医生姓名、职称、所在医院和科室、擅长疾病外，App还增加了订单量和好评度两个维度的信息，以便用户在选择医生时能有更多参考标准。
同时，考虑到用户个人偏好问题，除了上述智能综合排序方式，App结果显示页面还设置了订单量最高、回复速度优先、好评度最佳三个可选的排序规则，方便部分对订单量、回复速度或好评度有明显偏好的用户选择。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，其特征在于，包括步骤
S1：建立搜索关键词库，所述关键词库包括医生姓名词库、医院名称词库、科室名称词库、疾病名称词库和地理位置词库，所述医生姓名词库包括医生同音词库，所述医院名称词库包括医院同义词库和医院同音词库，所述科室名称词库包括科室同义词库和科室同音词库，所述疾病名称词库包括疾病同义词库和疾病同音词库，所述地理位置词库包括地理位置同义词库和地理位置同音词库；
S2：定位当前地理位置，如果当前地理位置所在城市没有医生数据，或有医生数据但少于一个阈值，则按照用户当前地理位置获取就近城市的医生数据；
S3：按照综合排序规则来计算搜索结果与用户输入的关键字的匹配度，确定搜索结果和用户搜索主题的相关度，并根据相关度进行排序，所述综合排序规则包括医院等级与医生职称等级、订单量与好评度、活跃度与医生回复速度；
S4：输出搜索结果显示列表。
2.如权利要求1所述的移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，其特征在于，步骤S2中所述阈值为10个。
3.如权利要求1所述的移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，其特征在于，所述显示列表包括订单量和好评度两个维度的信息。
4.如权利要求1或3所述的移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，其特征在于，步骤S4还包括步骤S40：生成订单量数量、回复速度和好评度显示列表。
5.如权利要求1所述的移动问诊平台垂直搜索结果的排序方法，其特征在于，所述综合排序规则还包括获取医院排名和科室排名，并将医院排名和科室排名作为加分项。
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