CN107580038A - 一种专家推荐方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种专家推荐方法，包括生成包含用户ID的推荐请求；根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息；根据所述专家信息生成专家列表；以及显示所述专家列表。本发明实施例根据用户的就诊记录向用户推荐名医，从而解决了现有推送方式不灵活，不贴合用户行为的问题，使客户端显示的名医列表更贴近用户的实际需求。本发明同时提供一种专家推荐系统。

Description

一种专家推荐方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体涉及一种专家推荐方法及系统。

背景技术

健康APP在推送各种健康资讯的同时，也会向用户推荐一些名医名家。但是推荐的名医名家一般是通用的，即所有用户看到的名医名家都一样。另一种推荐方法，根据系统匹配标签推送，所有用户看到的不一样，但是匹配的错误率比较高，推送的是系统匹配的名医名家，即使不符合用户需求，也还会一直推送。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种专家推荐方法，让客户端显示的名医列表更贴近用户的实际需求。

根据本发明的第一方面，提供一种专家推荐方法，包括：

生成包含用户ID的推荐请求；

根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息；

根据所述专家信息生成专家列表；以及

显示所述专家列表。

优选地，所述用户特定需求为诊疗需求，所述根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息包括：

根据所述用户ID查询获得用户的就诊记录；

获得所述用户的就诊记录中的疾病标签；以及

根据所述疾病标签获得所述专家信息，

优选地，所述根据所述疾病标签获得所述专家信息包括：

根据所述疾病标签获得第一数量的专家信息；

比较所述第一数量和预设阈值；

当所述第一数量等于预设阈值时，根据所述第一数量的专家信息生成所述专家列表。

优选地，还包括：当所述第一数量大于所述预设阈值时，将所述第一数量的专家信息按照对应的就诊记录中的就诊时间倒序排列；以及

顺序选取数量等于所述预设阈值的专家信息生成所述专家列表。

优选地，还包括：当所述第一数量小于预设阈值时，根据所述用户ID获得其关注的疾病标签；

根据其关注的疾病标签获得第二数量的名医资讯；以及

根据所述第一数量的名医资讯和所述第二数量的名医资讯生成所述专家列表，所述第一数量和所述第二数量之和等于所述预设阈值。

优选地，还包括：删除所述第一数量的专家信息和所述第二数量的专家信息中的重复数据。

优选地，所述专家推荐方法分别在终端和服务器端执行，所述专家推荐方法还包括：在所述终端缓存一份所述专家列表；以及在特定情况下，从所述终端缓存中读取所述专家列表并显示。

优选地，还包括：定时更新所述终端缓存中的专家列表。

优选地，所述用户ID来自登录的用户，当用户未登录时，向所述用户提供一份通用版本的专家列表。

优选地，所述名医资讯包括医生ID、医生头像、医生姓名、医生职称、医生所在科室和挂号地址。

根据本发明的第二方面，提供一种专家推荐系统，包括：

第一生成单元，用于生成包含用户ID的推荐请求；

检索单元，用于根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息；

生成单元，用于根据所述专家信息生成专家列表；以及

显示单元，用于显示所述专家列表。

本发明实施例生成推荐请求，根据用户ID查询获得满足用户特定需求的专家信息，并根据专家信息生成专家列表，从而解决了现有推送方式不灵活，不贴合用户行为的问题，使客户端显示的名医列表更贴近用户的实际需求。

进一步地，所述推荐请求中可包含对应于用户特定需求的第一条件，以通过第一条件检索获得专家信息。

进一步地，当用户请求医疗资讯时，结合用户关注的疾病标签和用户的就诊记录，获取名医资讯，进而生成专家列表，推送给用户。

附图说明

通过参照以下附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1是根据本发明第一实施例的专家推荐方法的流程图；

图2示出了图1中的步骤103的一个实施方式的流程图；

图3是根据本发明第二实施例的专家推荐系统的结构图。

具体实施方式

以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程没有详细叙述。另外附图不一定是按比例绘制的。

附图中的流程图、框图图示了本发明实施例的系统、方法、装置的可能的体系框架、功能和操作，流程图和框图上的方框可以代表一个模块、程序段或仅仅是一段代码，所述模块、程序段和代码都是用来实现规定逻辑功能的可执行指令。也应当注意，所述实现规定逻辑功能的可执行指令可以重新组合，从而生成新的模块和程序段。因此附图的方框以及方框顺序只是用来更好的图示实施例的过程和步骤，而不应以此作为对发明本身的限制。

图1是根据本发明第一实施例的专家推荐方法的流程图。具体包括以下步骤。

在步骤101中，生成包含用户ID的推荐请求。

健康类APP有一项功能，即向用户推荐名医专家。用户通过终端设备例如智能手机、PAD等登录健康APP之后，生成一个推荐请求，该请求内包含用户ID，用户ID用于唯一标识一个用户。

在步骤102中，根据用户ID获得满足用户特定需求的专家信息。

在步骤103中，根据专家信息生成专家列表。

服务器端可设置专家库，在推荐请求中可包含指明用户特定需求的请求内容。服务器端收到推荐请求后，从推荐请求中获得用户ID，根据请求内容检索专家库获得专家信息，并根据专家信息生成专家列表。

如果用户需要获得是名医资源，则可以通过就诊记录中的疾病名称或标签找到该疾病的名医信息，生成名医列表。如果疾病标签对应的名医数量过多，则可以选取一部分名医生成专家列表。或者，根据就诊记录获得名医的职位信息，将本科室内超过该名医的职位信息的医生生成名医列表。再例如，通过大数据选取手术次数最多的若干位名医生成名医列表。

在步骤104中，显示专家列表。

该步骤指的是在终端设备通过健康APP的界面显示专家列表。对应名医列表时，在显示时，可显示医生ID、医生头像、医生姓名、医生职称、医生所在科室id、医生的挂号地址等等。列表中的医生头像可显示为缩略图，第一名医生头像可以大图显示，其余医生的头像显示为小图，并且在每个医生头像下方以文字形式界面介绍该医生的信息。部分医生的信息还可以以省略号形式隐藏，点击省略号获得所有信息。如果该医生的挂号地址不为空，则显示挂号按钮。

在本实施例中，检索获得满足用户特定需求的专家信息生成专家列表。当特定需求为名医需求时，根据就诊记录中的疾病标签生成名医列表。由此获得的名医列表更贴近用户的实际需求。

图2示出了图1中的步骤103的一个实施方式的流程图。具体包括以下步骤。

在步骤1030中，根据用户ID查询获得用户的就诊记录。

在步骤1031中，获得就诊记录中的疾病标签。

在步骤1032中，根据就诊记录中的疾病标签获得第一数量的名医资讯。

在步骤1033中，比较第一数量和预设阈值。

在步骤1034中，如果第一数量等于预设阈值，根据第一数量的名医资讯生成所述名医推荐列表。

在步骤1035中，如果第一数量大于预设阈值，将第一数量的名医资讯按照对应的就诊记录中的就诊时间倒序排列。

在步骤1036中，顺序选取数量等于预设阈值的名医资讯生成名医推荐列表。

在步骤1037中，如果第一数量小于预设阈值，则根据其关注的疾病标签获得第二数量的名医资讯。第一数量和第二数量之和等于预设阈值。

在步骤1038中，根据第一数量的名医资讯和第二数量的名医资讯生成名医推荐列表。

在本实施例中，通过用户ID获得就诊记录，根据就诊记录获得用户自身的疾病标签，根据用户自身的疾病标签寻找对应的名医资讯，进而生成名医列表。如果就此获得的名医资讯数量小于设定值，例如希望生成包含20人的名医列表而只得到15个名医资讯，则根据用户ID查找用户关注过的疾病标签，根据用户关注过的疾病标签获得名医资讯，并将其补充到名医列表中；如果根据就诊记录获得的名医资讯数量大于设定值，例如希望生成包含20人的名医列表，却得到了30人的名医资讯，则按照就诊时间对应的名医资讯倒序排序，获得最新就诊记录对应的名医资讯，生成名医列表。由此生成的名医列表更加贴近用户的实际需求。

优选地，在根据第一数量的名医资讯和第二数量的名医资讯生成专家列表之前，删除第一数量的名医资讯和第二数量的名医资讯中的重复数据。

应该指出的是，本实施例的步骤可以分别在终端和服务器端实时执行。但在某些情况下，例如断网，终端是无法从服务器端获得新的专家列表。

有鉴于此，本发明提供另外两种实施方式：第一种，从服务器端获得的专家列表会缓存一份在终端，当请求专家列表时，优先从服务器端获得新的专家列表，当无法从服务器端获得新的专家列表时，从缓存中读取上一次缓存的专家列表显示；第二种，定期从服务器端获得最新的专家列表缓存在终端，当请求专家列表时，判断缓存中的专家列表是否为最新，如果是，从缓存中获取专家列表，如果不是，继续从服务器端获取专家列表。

第二种实施方式具体可如下。健康APP每天凌晨将变量FLAG置为TRUE，并发起推荐请求获得专家列表，获取成功后，将变量FLAG设置为FALSE；当有用户请求专家列表时，如果终端设备缓存有专家列表且FLAG为FALSE，则直接从缓存中获取专家列表；如果终端设备缓存有专家列表但变量FLAG为TRUE，则向服务器端重新发起一个推荐请求，以获得最新的专家列表。

针上述实施例，还应该指出的是，用户ID作为用户的唯一标识只有在用户登录后才能获取。如果作为游客身份使用健康APP，则此时呈现给他的是一个通用版本的专家列表，无法体现用户的个性化需求。

图3是根据本发明第二实施例的专家推荐系统的结构图。专家推荐系统30包括第一生成单元301、检索单元302、第二生成单元303和显示单元304。

第一生成单元301用于生成包含用户ID的推荐请求。推荐请求在用户登录系统后生成。将用户ID加入到请求中，通过http协议发送给服务器端。

检索单元302用于根据用户ID从专家库库中检索获得满足用户特定需求的专家信息。一种实施方式中，推荐请求中可包含表示用户特定需求的请求条件，则检索单元302根据请求条件检索专家库，获得专家信息。另一种实施方式中，表示用户特定需求的请求条件设置在配置文件中，从配置文件中获取请求条件检索专家库，获得专家信息。

第二生成单元303用于根据专家信息生成专家列表。服务器端根据专家信息生成专家列表。

显示单元304用于显示专家列表。在终端设备处通过图表形式显示专家列表。

可选地，将专家列表缓存在终端设备时，可以不需要实时发起推荐请求，而是从缓存中获取专家列表用于显示。缓存中的专家列表必须定时更新。例如，每天午夜凌晨请求一次新的专家列表保存在终端设备。通过这种方式，能够减轻服务器端和终端设备的性能压力。但是这种方式也有缺陷，如果午夜时终端设备或服务器关闭，则无法更新缓存中的专家列表。因此，可以通过时间戳标识缓存在终端设备中的专家列表，进而确定是否要采用缓存中的专家列表还是要重新发起推荐请求，以获得最新的专家列表。

本领域的技术人员可以理解到，专家推荐系统30和实施例一的专家推荐方法对应，因此，有些已经在实施例一种描写过的步骤在本实施例中并未详述。

综上所述，本发明实施例根据用户的就诊记录向用户推荐名医，使推送的名医列表和用户自身的疾病相关，从而使专家列表更贴近用户的实际需求。

本发明提供的专家推荐方法可以实现为计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法。

本发明提供的吗专家推荐方法也可以实现为非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法。

根据本发明的系统和方法可以部署在单个或多个服务器上。例如，可以将不同的模块分别部署在不同的服务器上，形成专用服务器。或者，可以在多个服务器上分布式部署相同的功能单元、模块或系统，以减轻负载压力。所述服务器包括但不限于在同一个局域网以及通过Internet连接的多个PC机、PC服务器、刀片机、超级计算机等。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种专家推荐方法，包括

生成包含用户ID的推荐请求；

根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息；

根据所述专家信息生成专家列表；以及

显示所述专家列表。

2.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其中，所述用户特定需求为诊疗需求，所述根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息包括：

根据所述用户ID查询获得用户的就诊记录；

获得所述用户的就诊记录中的疾病标签；以及

根据所述疾病标签获得所述专家信息。

3.根据权利要求2所述的专家推荐方法，其中，所述根据所述疾病标签获得所述专家信息包括：

根据所述疾病标签获得第一数量的专家信息；

比较所述第一数量和预设阈值；

当所述第一数量等于预设阈值时，根据所述第一数量的专家信息生成所述专家列表。

4.根据权利要求3所述的专家推荐方法，还包括：当所述第一数量大于所述预设阈值时，将所述第一数量的专家信息按照对应的就诊记录中的就诊时间倒序排列；以及

顺序选取数量等于所述预设阈值的专家信息生成所述专家列表。

5.根据权利要求3所述的专家推荐方法，还包括：当所述第一数量小于预设阈值时，根据所述用户ID获得其关注的疾病标签；

根据其关注的疾病标签获得第二数量的名医资讯；以及

根据所述第一数量的名医资讯和所述第二数量的名医资讯生成所述专家列表，所述第一数量和所述第二数量之和等于所述预设阈值。

6.根据权利要求5所述的专家推荐方法，还包括：删除所述第一数量的专家信息和所述第二数量的专家信息中的重复数据。

7.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其中，所述专家推荐方法分别在终端和服务器端执行，所述专家推荐方法还包括：在所述终端缓存一份所述专家列表；以及在特定情况下，从所述终端缓存中读取所述专家列表并显示。

8.根据权利要求7所述的专家推荐方法，还包括：定时更新所述终端缓存中的专家列表。

9.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其中，所述用户ID来自登录的用户，当用户未登录时，向所述用户提供一份通用版本的专家列表。

10.根据权利要求1所述的专家推荐方法，其中，所述名医资讯包括医生ID、医生头像、医生姓名、医生职称、医生所在科室和挂号地址。

11.一种专家推荐系统，包括：

第一生成单元，用于生成包含用户ID的推荐请求；

检索单元，用于根据所述用户ID获得满足用户特定需求的专家信息；

生成单元，用于根据所述专家信息生成专家列表；以及

显示单元，用于显示所述专家列表。