CN111180080A - 一种老年健康知识库精准推送方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种老年健康知识库精准推送方法，包括步骤建立包含有多个知识库的健康知识库体系，对每个知识库标注标签；收集老年人个体信息，并对老年人个体进行特征值提取，将该个体的所有特征值进行汇集；对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库；将匹配的数据库推送至老年人用户终端；老人通过对所推送知识库内容进行标注评价；汇总评价信息，根据评价信息对知识库进行更新。本发明能够针对个体差异推送相匹配的健康知识内容，推送更加精准、个性化、符合老年人个体的实际需求，老年人通过获取精准的健康知识的学习能够有效改变生活习惯、注意身体状况，使病情得到控制，生活更加健康。
Description
技术领域
本发明属于健康知识推送技术领域，特别是涉及一种老年健康知识库精准推送方法。
背景技术
我国人口老龄化的加剧,慢性病已经成为我国面临的最大公众健康问题。近年来,以改善生活方式、治未病为目标的健康知识教育成为防治慢性病的重要方法。借助信息技术和智能技术来实现健康知识库的推送和学习是一种重要的手段，但是传统的健康知识库推送没有针对老人的个体特征进行精准推送，推送的内容没有形成体系，不够专业，对老人推送内容都一致，没有差异化，导致最后健康教育落实效果不好，形成大量的知识垃圾，对老人没有实际的干预作用。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种老年健康知识库精准推送方法，能够针对个体差异推送相匹配的健康知识内容，推送更加精准、个性化、符合老年人个体的实际需求，老年人通过获取精准的健康知识的学习能够有效改变生活习惯、注意身体状况，使病情得到控制，生活更加健康。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种老年健康知识库精准推送方法，包括步骤:
建立包含有多个知识库的健康知识库体系，对每个知识库标注标签；
收集老年人个体信息，并对老年人个体进行特征值提取，将该个体的所有特征值进行汇集；
对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库；
将匹配的数据库推送至老年人用户终端；
老人通过对所推送知识库内容进行标注评价；
汇总评价信息，根据评价信息对知识库进行更新。
进一步的是，所述健康知识库体系的知识库包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病总共8个大类，每个大类下面包括膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复总共4个方向，每个方向下面有多个健康小视频。
进一步的是，对每个知识库标注标签，包括步骤：
由系统动态维护一个标签词汇库，包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病、膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复、和每个健康视频的名称；
系统前期由管理员默认给每个知识库视频打上通用标签，将视频推送给用户过后，用户对这个视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论标签词汇，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
进一步的是，所述老年人个体信息包括身体状况、慢病、生活习惯、吃药记录和体检数据。
进一步的是，对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库，包括步骤：
在系统中建立动态维护特征值词汇和知识库标签词汇之间的对应映射关系，对应映射关系之间为多对多；比如高血压特征值对应知识库词汇高血压、肥胖、降压药等等；
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，形成需要推送的知识库。
进一步的是，在所述特征值和匹配知识库的标签进行匹配过程中，包括步骤：
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，按特征值出现的次数多少排序，根据特征值来匹配知识库的标签，每次匹配成功一次将对该知识库算1个匹配因子；
将该老人个体的所有特征值匹配完过后得到知识库匹配因子大小进行排序，将匹配因子按大小进行排序，取得前10个知识库形成需要推送的健康知识库。
进一步的是，将匹配的数据库推送至老年人用户终端包括以短信、微信或APP的方式推送给老年人。
进一步的是，所述汇总评价信息，根据评价信息对知识库标签进行更新，包括步骤：
用户对推送的知识库视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论词汇过后，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
采用本技术方案的有益效果：
本发明对老人建立健康知识库精准推送方法，整个健康知识库建立8个大类，每类具有4个方向；所有的健康知识点由视频组成，进行打标签，并且实际录制进行更新；最终结合老人自身的身体状态，包括慢病、生活习惯、吃药记录、最近体检数据等多种特征数据，通过特征数据匹配知识库，最后通过短信、微信、APP等方式推送符合老人目前身体需要的精准健康知识库进行健康教育和健康干预。该推送方法解决了传统的推送内容一致、没有差异化的知识库，最终形成知识垃圾等问题。通过本发明提成的推送方法能够针对个体差异推送相匹配的健康知识内容，推送更加精准、个性化、符合老年人个体的实际需求，老年人通过获取精准的健康知识的学习能够有效改变生活习惯、注意身体状况，使病情得到控制，生活更加健康。
本发明通过健康知识库精准推送方法，使健康知识库的体系建设更加完善、更加专业，利用率更高。使得健康教育效果更加明显，使老人对自己的健康情况和生活习惯得到了很大的提高和改善。通过平台监控一个月内推送健康知识库的老人有10万多人，最终收集老人对知识库的实际评价发现，符合老人实际需求的知识库吻合度在95％以上，得到老人的认可，通过健康知识库精准推送方法，使健康教育的效果取得很明显的提升。
附图说明
图1为本发明的一种老年健康知识库精准推送方法流程示意图；
图2为本发明实施例中健康知识库精准推送方法的流程示意图；
图3为本发明实施例中健康知识库体系的知识库的构造示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1和图2所示，本发明提出了一种老年健康知识库精准推送方法，包括步骤:
建立包含有多个知识库的健康知识库体系，对每个知识库标注标签；
收集老年人个体信息，并对老年人个体进行特征值提取，将该个体的所有特征值进行汇集；
对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库；
将匹配的数据库推送至老年人用户终端；
老人通过对所推送知识库内容进行标注评价；
汇总评价信息，根据评价信息对知识库进行更新。
作为上述实施例的优化方案，如图3所示，所述健康知识库体系的知识库包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病总共8个大类，每个大类下面包括膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复总共4个方向，每个方向下面有多个健康小视频。
对每个知识库标注标签，包括步骤：
由系统动态维护一个标签词汇库，包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病、膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复、和每个健康视频的名称；
系统前期由管理员默认给每个知识库视频打上通用标签，将视频推送给用户过后，用户对这个视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论标签词汇，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
作为上述实施例的优化方案，所述老年人个体信息包括身体状况、慢病、生活习惯、吃药记录和体检数据。
对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库，包括步骤：
在系统中建立动态维护特征值词汇和知识库标签词汇之间的对应映射关系，对应映射关系之间为多对多；比如高血压特征值对应知识库词汇高血压、肥胖、降压药等等；
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，形成需要推送的知识库。
在所述特征值和匹配知识库的标签进行匹配过程中，包括步骤：
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，按特征值出现的次数多少排序，根据特征值来匹配知识库的标签，每次匹配成功一次将对该知识库算1个匹配因子；
将该老人个体的所有特征值匹配完过后得到知识库匹配因子大小进行排序，将匹配因子按大小进行排序，取得前10个知识库形成需要推送的健康知识库。
作为上述实施例的优化方案，将匹配的数据库推送至老年人用户终端包括以短信、微信或APP的方式推送给老年人。
作为上述实施例的优化方案，所述汇总评价信息，根据评价信息对知识库标签进行更新，包括步骤：
用户对推送的知识库视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论词汇过后，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
通过平台监控一个月内推送健康知识库的老人有10万多人，最终收集老人对知识库的实际评价发现，符合老人实际需求的知识库吻合度在95％以上，得到老人的认可，通过健康知识库精准推送方法，使健康教育的效果取得很明显的提升。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，包括步骤:
建立包含有多个知识库的健康知识库体系，对每个知识库标注标签；
收集老年人个体信息，并对老年人个体进行特征值提取，将该个体的所有特征值进行汇集；
对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库；
将匹配的数据库推送至老年人用户终端；
老人通过对所推送知识库内容进行标注评价；
汇总评价信息，根据评价信息对知识库进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，所述健康知识库体系的知识库包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病总共8个大类，每个大类下面包括膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复总共4个方向，每个方向下面有多个健康小视频。
3.根据权利要求2所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，对每个知识库标注标签，包括步骤：
由系统动态维护一个标签词汇库，包括高血压、高血糖、高血脂、痛风、支气管哮喘、骨质疏松、老年痴呆、冠心病、膳食营养、生活指导、心理指导、运动康复、和每个健康视频的名称；
系统前期由管理员默认给每个知识库视频打上通用标签，将视频推送给用户过后，用户对这个视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论标签词汇，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
4.根据权利要求1或3所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，所述老年人个体信息包括身体状况、慢病、生活习惯、吃药记录和体检数据。
5.根据权利要求4所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，对特征值和匹配知识库的标签进行匹配，获取相匹配的知识库，包括步骤：
在系统中建立动态维护特征值词汇和知识库标签词汇之间的对应映射关系，对应映射关系之间为多对多；
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，形成需要推送的知识库。
6.根据权利要求5所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，在所述特征值和匹配知识库的标签进行匹配过程中，包括步骤：
将老人个体得到的特征值按照与标签词汇的映射关系获取知识库标签词汇，根据知识库标签去匹配相应知识库，按特征值出现的次数多少排序，根据特征值来匹配知识库的标签，每次匹配成功一次将对该知识库算1个匹配因子；
将该老人个体的所有特征值匹配完过后得到知识库匹配因子大小进行排序，将匹配因子按大小进行排序，取得前10个知识库形成需要推送的健康知识库。
7.根据权利要求1所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，将匹配的数据库推送至老年人用户终端包括以短信、微信或APP的方式推送给老年人。
8.根据权利要求1所述的一种老年健康知识库精准推送方法，其特征在于，所述汇总评价信息，根据评价信息对知识库标签进行更新，包括步骤：
用户对推送的知识库视频进行评价，用户评价过程包括按系统标签词汇进行勾选评论或自定义标签词汇；
系统收集用户的评论词汇过后，进行统计汇总；如果评论用户数没有满足标准则该知识库标签维持原样，如果满足标准，则按每个知识库对应的评论词汇出现的次数频率进行排序，每次取排序前面10个标签词汇进行知识库重新打标签；所述标准设置为：评论用户数和推送用户数的比值达到80％。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200519 |