CN111009299A - 相似药品推荐方法及系统、服务器及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种相似药品推荐方法及系统、服务器及介质，该方法包括：获取药企在设定时间段的销售数据，获取每一种药品的用户列表集合；采用相似算法评价药品与参考药品之间的相似度，获取相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价药品与参考药品之间的相似度，获取相似度排名前第二设定阈值的药品；分别给予相似度以设定的权重，选取相似度排名前第三设定阈值的药品推荐。本发明采用现有的销售数据作为分析基础，通过相似算法和条件概率算法评价销售数据中药品的相似度，且通过权重融合以调整药品的相似度，进而判断与参考药品更为相似的药品，其可提高相似药品的评价准确性，并满足相似药品的数量需求，提高药企的销售利润。

Description

相似药品推荐方法及系统、服务器及介质
技术领域
本发明涉及医疗大数据技术领域，尤其涉及一种相似药品推荐方法及系统、服务器及介质。
背景技术
药企每天都在做着大量的短信营销活动，其不止维系了一定的会员用户，同时也是其销售额重要来源之一，营销其本质是将合适的药品推荐给合适的人群，关键在于寻找合适的药品。
目前，药企寻找合适的药品一般是通过药品功效成分分析等方式，由于需要寻找的多为相似药品，而每一种相似药品主要的功效大致相同、药性相差不大，故通过药效分析所能寻找的相似药品较少，无法满足营销药品数量需求。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种相似药品推荐方法及系统、服务器及介质，其通过销售数据作为基础以评价药品的相似性，其有利于提高相似药品的寻找准确性及数量。
本发明实施例的第一方面，提供了一种相似药品推荐方法，包括如下步骤：
获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
本发明实施例的第二方面，提供了一种相似药品推荐系统，包括：
数据采集模块，其用于获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
相似度评价模块，其用于采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
相似药品推荐模块，其用于分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
本发明实施例的第三方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述相似药品推荐方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述相似药品推荐方法的步骤。
本发明提供相似药品推荐方法及系统、服务器及介质，其采用现有的销售数据作为基础进行分析，并通过相似算法和条件概率算法评价销售数据中药品的相似度，且通过权重融合以调整药品的相似度，进而判断与参考药品更为相似的药品，其可提高相似药品的评价准确性，并满足相似药品的数量需求，提高药企的销售利润。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的相似药品推荐方法的流程框图；
图2为本发明实施例提供的相似药品推荐系统的结构框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的一种相似药品推荐方法，包括如下步骤：
S1、获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
具体来说，本实施例可通过大数据平台获取药企在设定时间段的销售数据，当然，其也可通过药企自身的销售平台或销售系统获取上述销售数据，所述设定时间段的销售数据至少为3个月内的销售数据，一般优选采用最近6个月的销售数据，其可保证销售数据与当下销售状况的吻合度。
而为了数据的处理，本实施例在获取设定时间段的销售数据后，会对销售数据进行清洗、转换、过滤处理，以得到数据结果，其可保证数据结果中数据的有效性；其中，所述数据结果至少包括药品名称(drug_id)以及与之对应的销售客户名称(card_id)，当然其也可记录其他一些相关的重要字段。
S2、采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
其中，所述采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度包括：
根据每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合获取：购买其中一种药品的人员数量、购买参考药品的人员数量以及均购买所述其中一种药品和参考药品的人员数量；
评价上述其中一种药品和参考药品的相似度，相似度评价公式为：相似度＝均购买所述其中一种药品和参考药品的人员数量/(购买其中一种药品的人员数量的平方根*购买参考药品的人员数量的平方根)；
按上述相似度评价公式评价每一种药品与参考药品的相似度。
通过上述相似算法可同时考虑每一种药品和参考药品的销量，且倾向于销量多且相当的药品获得较高的相似度评价。
所述采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度包括：
根据每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合获取：购买参考药品的人员数量以及均购买其中一种药品和参考药品的人员数量；
评价上述其中一种药品和参考药品的相似度，相似度评价公式为：相似度＝均购买上述其中一种药品和参考药品的人员数量/购买参考药品的人员数量的；
按上述相似度评价公式评价每一种药品与参考药品的相似度。
采用上述条件概率算法的可解释性强，且易于推荐销量平偏低的药品。
S3、分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
由于相似算法和条件概率算法分别有其各自的优点，而本实施例则是将上述两种算法评价得到的多种相似药品分别给予一定的权重，并根据分配权重后的相似度进行重新排名，以将重新排名后的前第三设定阈值的药品作为相似药品推荐，其充分利用了上述两种算法的优势，提高了评价的准确性，也满足了相似药品的数量需求。
在实际应用中，所述第一阈值、第二阈值、第三阈值均不低于10，且第三阈值为第一阈值与第二阈值的和的一半，例如，采用相似算法可获取前20种相似药品，采用条件概率算法也可以获取前20种相似药品，而通过权重分配后，可将重新排名的前20种相似药品作为相似药品进行推荐。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
上面主要描述了一种相似药品推荐方法，下面将对一种相似药品推荐系统进行详细描述。图2示出了本发明实施例提供的相似药品推荐系统的一个功能模块框图。如图2所示，本实施例一种相似药品推荐系统，包括：
数据采集模块10，其用于获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
相似度评价模块20，其用于采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
相似药品推荐模块30，其用于分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
本实施例还提供一种服务器，所述服务器为提供计算服务的终端设备，通常指具有较高计算能力，通过网络提供给多个用户使用的计算机，本实施例的所述服务器包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述相似药品推荐方法的步骤。
下面对终端设备的各个构成部件进行具体的介绍：
存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行终端的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在存储器上包含相似药品推荐方法的可运行程序，所述可运行程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由处理器执行，以完成通知的传递并获取通知实现过程，所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述服务器中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割为数据采集模块、相似度评价模块、相似药品推荐模块。
处理器是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。可选的，处理器可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器中。
系统总线是用来连接计算机内部各功能部件，可以传送数据信息、地址信息、控制信息，其种类可以是例如PCI总线、ISA总线、VESA总线等。处理器的指令通过总线传递至存储器，存储器反馈数据给处理器，系统总线负责处理器与存储器之间的数据、指令交互。当然系统总线还可以接入其他设备，例如网络接口、显示设备等。
所述服务器应至少包括CPU、芯片组、内存、磁盘系统等，其他构成部件在此不再赘述。
在本发明实施例中，该终端所包括的处理器执行的可运行程序具体为：一种相获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实施例的模块、单元和/或方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种相似药品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
2.根据权利要求1所述的相似药品推荐方法，其特征在于，所述相似药品推荐方法还包括对获取的药企在设定时间段的销售数据进行清洗、转换、过滤处理，以得到数据结果，所述数据结果至少包括药品名称以及与之对应的销售客户名称。
3.根据权利要求1所述的相似药品推荐方法，其特征在于，所述采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度包括：
根据每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合获取：购买其中一种药品的人员数量、购买参考药品的人员数量以及均购买所述其中一种药品和参考药品的人员数量；
评价上述其中一种药品和参考药品的相似度，相似度评价公式为：相似度＝均购买所述其中一种药品和参考药品的人员数量/(购买其中一种药品的人员数量的平方根*购买参考药品的人员数量的平方根)；
按上述相似度评价公式评价每一种药品与参考药品的相似度。
4.根据权利要求1所述的相似药品推荐方法，其特征在于，所述采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度包括：
根据每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合获取：购买参考药品的人员数量以及均购买其中一种药品和参考药品的人员数量；
评价上述其中一种药品和参考药品的相似度，相似度评价公式为：相似度＝均购买上述其中一种药品和参考药品的人员数量/购买参考药品的人员数量的；
按上述相似度评价公式评价每一种药品与参考药品的相似度。
5.根据权利要求1所述的相似药品推荐方法，其特征在于，所述设定时间段的销售数据至少为3个月内的销售数据。
6.根据权利要求1所述的相似药品推荐方法，其特征在于，所述第一阈值、第二阈值、第三阈值均不低于10，且第三阈值为第一阈值与第二阈值的和的一半。
7.一种相似药品推荐系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，其用于获取药企在设定时间段的销售数据，遍历销售数据中的每一条记录，获取销售数据中每一种药品对应的批次号所组成的用户列表集合；
相似度评价模块，其用于采用相似算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第一设定阈值的药品；采用条件概率算法评价销售数据中每一种药品与参考药品之间的相似度，获取其中相似度排名前第二设定阈值的药品；
相似药品推荐模块，其用于分别给予相似度排名前第一设定阈值的药品和相似度排名前第二设定阈值的药品以设定的权重，并从中选取相似度排名前第三设定阈值的药品，将其作为相似药品进行推荐。
8.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述相似药品推荐方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述相似药品推荐方法的步骤。
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