CN116364261A - 一种智能推荐方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种智能推荐方法、系统、设备及存储介质，本发明实施例在接收到待服务用户的服务请求后，通过分析待服务用户信息资料中的量表信息与历史浏览记录信息，提取待服务用户特征集，并通过匹配相似用户群体补充待服务用户特征集，再利用补充过的待服务用户特征集匹配医生，为待服务用户推荐适配医生群体。这样，在待服务用户进行心理精神服务前，提前采集待服务用户特征，为待服务用户推荐对应领域的医生，提供个性化心理精神服务。
Description
技术领域
本发明实施例涉及智能推荐领域，具体涉及一种智能推荐方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
智能推荐技术逐渐成为互联网医疗平台提升待服务用户线上就诊率与复诊率的强力助手，在实际使用时需要分析待服务用户的历史操作行为日志等信息资料中提取信息构成用户画像，根据用户画像中进行个性化心理精神服务推荐。现有的推荐系统，例如谷歌旗下的Wide&Deep模型只考虑不同领域特征之间的相互作用。而阿里的深度兴趣网络将用户的序列化历史行为表示用户的兴趣，没有体现出用户兴趣的动态进化性。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种智能推荐方法、系统、设备及存储介质，以解决现有技术在心理精神方面推荐准确率低，医生与患者的体验较差的技术问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待服务用户的服务请求，采集所述待服务用户的当前信息资料；
判断所述当前信息资料中是否有量表信息；
如果当前信息资料中有量表信息，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新；
如果所述待服务用户量表信息未更新，则对所述待服务用户的历史量表信息进行特征分析，生成第一待服务用户特征与第一待服务用户特征集；
利用所述第一待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第一相似用户群体；
从所述第一相似用户群体中依次提取第一相似用户特征，生成第一相似用户特征集；
从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征；
利用所述第二待服务用户特征进行第一医生匹配，得到第一适配医生群体；
将所述第一适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
进一步地，从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征，包括：
判断所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征即作为第二待服务用户特征；
如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第一待服务用户特征与所述第一相似用户特征进行关联性分析，提取第二待服务用户特征。
进一步地，对第一待服务用户特征与所述第一相似用户特征进行关联性分析，提取第二待服务用户特征，包括：
将各个第一待服务用户特征作为所述第二待服务用户特征；
针对每个所述第一相似用户特征，分别与各个第一待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第一特征相似度；
将所述第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；
如果各个第一特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比；
如果各个第一特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第一相似用户特征作为所述第二待服务用户特征。
优选地，一种智能推荐方法还包括：
如果所述待服务用户量表信息有更新，则提取新量表信息；
判断所述新量表信息对应的新量表数量是否为1；
如果所述新量表数量不为1，则按照新量表分别对相应的新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集；
如果所述新量表数量为1，则结合历史量表信息对新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集；
利用所述第三待服务用户特征结合待服务用户注册信息进行第二医生匹配，生成第二适配医生群体；
将所述第二适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
优选地，一种智能推荐方法还包括：
如果所述待服务用户的当前信息资料中没有量表信息，判断所述当前信息资料中是否有历史浏览记录；
如果所述当前信息资料中有历史浏览记录，则提取所述历史浏览记录，生成历史浏览记录集；
对所述历史浏览记录集中的历史浏览记录进行分析，提取所述待服务用户的第四待服务用户特征，生成第四待服务用户特征集；
利用所述第四待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第二相似用户群体；
从所述第二相似用户群体中依次提取第二相似用户特征，生成第二相似用户特征集；
判断所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第五待服务用户特征；
如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第四待服务用户特征与所述第二相似用户特征进行关联性分析，提取第五待服务用户特征。
进一步地，分别对第四待服务用户特征与所述第二相似用户特征进行关联性分析，提取第五待服务用户特征，包括：
针对每个所述第二相似用户特征，分别与各个第四待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第二特征相似度；
将所述第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第二特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；
如果各个第二特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比；
如果各个第二特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第二相似用户特征作为所述第五待服务用户特征。
优选地，如果所述当前信息资料中没有历史浏览记录，则利用所述待服务用户注册信息进行特征提取：
分析所述当前信息资料，提取待服务用户注册信息；
分析所述待服务用户注册信息，从所述待服务用户注册信息中提取第六待服务用户特征并生成第六待服务用户特征集；
利用所述第六待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第三相似用户群体；
从所述第三相似用户群体中依次提取第三相似用户特征，生成第三相似用户特征集；
判断所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第七待服务用户特征；
如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第六待服务用户特征与所述第三相似用户特征进行关联性分析，提取第七待服务用户特征。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种智能推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
采集模块，用于接收待服务用户的服务请求，采集所述待服务用户的当前信息资料；
第一用户特征分析模块，用于判断所述当前信息资料中是否有量表信息；如果当前信息资料中有量表信息，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新；如果所述待服务用户量表信息未更新，则对所述待服务用户的历史量表信息进行特征分析，生成第一待服务用户特征与第一待服务用户特征集；
相似用户分析模块，用于利用所述第一待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第一相似用户群体；
相似用户特征提取模块，用于从所述第一相似用户群体中依次提取第一相似用户特征，生成第一相似用户特征集；
第二用户特征分析模块，用于从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征；
匹配模块，用于利用所述第二待服务用户特征进行第一医生匹配，得到第一适配医生群体；
推荐模块，用于将所述第一适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种智能推荐设备，其特征在于，所述设备包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储一个或多个程序指令；
所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如上任一项所述的一种智能推荐方法的步骤。
根据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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述一种智能推荐方法的步骤。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例公开了一种智能推荐方法、系统、设备及存储介质，本发明实施例在接收到待服务用户的服务请求后，通过分析待服务用户信息资料中的量表信息与历史浏览记录信息，提取待服务用户特征集，并通过匹配相似用户群体补充待服务用户特征集，再利用补充过的待服务用户特征集特征集匹配医生，为待服务用户推荐适配医生群体。这样，在待服务用户进行心理精神服务前，提前采集待服务用户特征，为待服务用户推荐对应领域的医生，提供个性化心理精神服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例提供的一种智能推荐系统的逻辑结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种智能推荐方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种智能推荐方法中的利用相似用户补充待服务用户特征的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种智能推荐方法中的相似度判断的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种智能推荐方法中的利用新量表信息提取特征的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种智能推荐方法中的利用历史浏览记录信息提取特征的流程示意图；
图7为本发明一个实施例提供的一种智能推荐方法中的另一相似度判断的流程示意图；
图8为本发明另一个实施例提供的一种智能推荐方法中的使用注册信息提取特征的流程示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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做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。
现有的推荐系统，例如Wide&Deep模型只考虑了不同领域特征之间的相互作用，没有考虑到用户兴趣对模型的影响，而阿里DIN模型则是将用户的序列化历史行为表示用户的兴趣，没有体现出用户兴趣的动态进化性。
为了解决上述在心理精神方面推荐准确率较低，医生与患者的体验较差的技术问题。
参考图1，本发明实施例公开了一种智能推荐系统，该系统包括：采集模块1；第一用户特征分析模块2；相似用户分析模块3；相似用户特征提取模块4；第二用户特征分析模块5；匹配模块6；推荐模块7。
与上述公开的一种智能推荐系统相对应，本发明实施例还公开了一种智能推荐方法。以下结合上述描述的一种智能推荐系统详细介绍本发明实施例中公开的一种智能推荐方法。
以下参考图2，对利用量表信息采集待服务用户特征的具体步骤进行详细说明。
采集模块1接收待服务用户的服务请求后，采集所述待服务用户的当前信息资料。
其中，待服务用户的服务请求包括：基本心理咨询服务、心理咨询指导和训练、心理问题和障碍疾病的咨询和治疗。
其中，所述当前信息资料包括待服务用户的注册信息、历史浏览记录信息、量表信息及历史精神心理服务记录信息。
第一用户特征分析模块2判断所述当前信息资料中是否有量表信息。
其中，所述量表为鉴别个体心理功能的测量工具。
如果当前信息资料中有量表信息，即表明当前用户做过心理相关量表测评，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新。
如果所述待服务用户量表信息没有更新，则利用现有量表信息提取待服务用户特征。
如果当前信息资料中有量表信息，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新；如果所述待服务用户量表信息未更新，则对所述待服务用户的历史量表信息进行特征分析，生成第一待服务用户特征与第一待服务用户特征集。
相似用户分析模块3利用所述第一待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第一相似用户群体。
相似用户特征提取模块4从所述第一相似用户群体中依次提取第一相似用户特征，生成第一相似用户特征集。
第二用户特征分析模块5从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征。
匹配模块6利用所述第二待服务用户特征进行第一医生匹配，得到第一适配医生群体。
例如，则第一医生匹配优先匹配与待服务用户相同性别的医生。
推荐模块7将所述第一适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
参考图3，判断所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集是否存在交集。
如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征即作为第二待服务用户特征；如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第一待服务用户特征与所述第一相似用户特征进行关联性分析，提取第二待服务用户特征。
将各个第一待服务用户特征作为所述第二待服务用户特征，如图4所示。
针对每个所述第一相似用户特征，分别与各个第一待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第一特征相似度。
其中，所述第一待服务用户的特征向量为u，第一相似用户的特征向量为v，余弦相似度计算公式为：
将所述第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；如果各个第一特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比；如果各个第一特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第一相似用户特征作为所述第二待服务用户特征。
其中，所述第一预设阈值为70%。
如果所述待服务用户量表信息有更新，则参考图4，则提取新量表信息。
判断所述新量表信息对应的新量表数量是否为1；
如果所述新量表数量不为1，则按照新量表分别对相应的新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集。
如果所述新量表数量为1，则结合历史量表信息对新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集。
利用所述第三待服务用户特征结合待服务用户注册信息进行第二医生匹配，生成第二适配医生群体；将所述第二适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户，为待服务用户进行线上的精神心理服务。
进一步地，本发明实施例中，当待服务用户的当前信息资料中没有量表信息时，利用历史浏览记录信息进行特征提取，以下参考图6至图7，对使用历史浏览记录提取用户特征的具体步骤进行详细说明。
参考图6，当所述待服务用户的当前信息资料中没有量表信息时，判断所述当前信息资料中是否有历史浏览记录。
如果所述当前信息资料中有历史浏览记录，则提取所述历史浏览记录，生成历史浏览记录集；对所述历史浏览记录集中的历史浏览记录进行分析，提取所述待服务用户的第四待服务用户特征，生成第四待服务用户特征集。
例如，从用户的历史浏览记录集提取到关键词：“睡不着”、“熬夜”、“报复性熬夜”、“舍不得睡觉”、“匹兹堡睡眠质量指数”、“睡眠状况自评量表”等内容时，将“熬夜”作为第四待服务用户特征进行相似用户匹配，为所述待服务用户匹配其他具有“失眠”特征的相似用户。
其中，提取历史浏览记录时，仅提取待服务用户对相关文章/视频进行点赞或收藏或页面停留超过第一预设时间或视频观看进度超过第二预设时间的历史浏览记录。
当页面停留时间超过第三预设时间或视频观看进度达到100%且超过第四预设时间无响应或视频循环次数超过第五预设时间，则提取该浏览记录。
其中，所述第一预设时间为2分钟，第二预设时间为视频总时长的50%，第三预设时间为15分钟，第四预设时间为2分钟，第五预设时间为3次。
从所述第二相似用户群体中依次提取第二相似用户特征，生成第二相似用户特征集。
判断所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集是否存在交集。
如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第五待服务用户特征；如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第四待服务用户特征与所述第二相似用户特征进行关联性分析，提取第五待服务用户特征。
参考图7，针对每个所述第二相似用户特征，分别与各个第四待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第二特征相似度。
将所述第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第二特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；如果各个第二特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比；如果各个第二特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第二相似用户特征作为所述第五待服务用户特征。
例如，第四待服务用户特征为“熬夜”、“失眠”、“入睡困难”，所述第二相似用户特征集中的特征为：“睡不着”、“昼夜颠倒”、“时差”、“焦虑”、“老年痴呆”、“酒精依赖”，其中，“熬夜”、“失眠”、“入睡困难”与“睡不着”、“昼夜颠倒”、“时差”有较高相似度，所述待服务用户的主要待服务用户特征为“失眠”。
如果所述当前信息资料中没有历史浏览记录，则利用所述待服务用户注册信息进行特征提取，参考图8，分析所述当前信息资料，提取待服务用户注册信息。
分析所述待服务用户注册信息，从所述待服务用户注册信息中提取第六待服务用户特征并生成第六待服务用户特征集。
利用所述第六待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第三相似用户群体。
从所述第三相似用户群体中依次提取第三相似用户特征，生成第三相似用户特征集。
判断所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集是否存在交集。
如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第七待服务用户特征；如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第六待服务用户特征与所述第三相似用户特征进行关联性分析，提取第七待服务用户特征。
例如，所述待服务用户的年龄为17岁，则待服务用户画像为学生，需要额外关注升学压力、学校社交压力等压力的相关心理疏导。
本发明所述的一种智能推荐方法，针对客户特征、访问行为和检测数据等信息，抽取大量精神心理量表相关的文本数据和客户标签画像来构建推荐引擎。利用快速识别和精准分发能力，给客户推荐有针对性的内容，根据不同就医人群的特征，提供个性化的内容运营和规则设置等优化方案，从而更精准地定位潜在问题，有效提升医生和患者线上就医的便捷率，改善医生和患者的体验，让医生和患者更快速找到符合自己意愿的医疗产品和服务，降低诊断风险，提高线上就医服务质量。
另外，本发明实施例还提供了一种智能推荐设备，所述设备包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如上任一项所述的一种智能推荐方法的步骤。
另外，本发明实施例还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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述一种智能推荐方法的步骤。
在本发明实施例中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，简称DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC）、现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、可编程只读存储器（Programmable ROM，简称PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable PROM，简称EPROM）、电可擦除可编程只读存储器（Electrically EPROM，简称EEPROM）或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器（Random Access Memory，简称RAM），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器（Static RAM，简称SRAM）、动态随机存取存储器（Dynamic RAM，简称DRAM）、同步动态随机存取存储器（Synchronous DRAM，简称SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（Double Data Rate SDRAM，简称DDRSDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（EnhancedSDRAM，简称ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（Synchlink DRAM，简称SLDRAM）和直接内存总线随机存取存储器（Direct Rambus RAM，简称DRRAM）。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待服务用户的服务请求，采集所述待服务用户的当前信息资料；
判断所述当前信息资料中是否有量表信息；
如果当前信息资料中有量表信息，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新；
如果所述待服务用户量表信息未更新，则对所述待服务用户的历史量表信息进行特征分析，生成第一待服务用户特征与第一待服务用户特征集；
利用所述第一待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第一相似用户群体；
从所述第一相似用户群体中依次提取第一相似用户特征，生成第一相似用户特征集；
从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征；
利用所述第二待服务用户特征进行第一医生匹配，得到第一适配医生群体；
将所述第一适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
2.如权利要求1所述的一种智能推荐方法，其特征在于，从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征，包括：
判断所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征即作为第二待服务用户特征；
如果所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第一待服务用户特征与所述第一相似用户特征进行关联性分析，提取第二待服务用户特征。
3.如权利要求2所述的一种智能推荐方法，其特征在于，对第一待服务用户特征与所述第一相似用户特征进行关联性分析，提取第二待服务用户特征，包括：
将各个第一待服务用户特征作为所述第二待服务用户特征；
针对每个所述第一相似用户特征，分别与各个第一待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第一特征相似度；
将所述第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；
如果各个第一特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一相似用户特征对应的各个第一特征相似度与第一预设阈值进行对比；
如果各个第一特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第一相似用户特征作为所述第二待服务用户特征。
4.如权利要求1所述的一种智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述待服务用户量表信息有更新，则提取新量表信息；
判断所述新量表信息对应的新量表数量是否为1；
如果所述新量表数量不为1，则按照新量表分别对相应的新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集；
如果所述新量表数量为1，则结合历史量表信息对新量表信息进行分析，生成第三待服务用户特征与第三待服务用户特征集；
利用所述第三待服务用户特征结合待服务用户注册信息进行第二医生匹配，生成第二适配医生群体；
将所述第二适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
5.如权利要求3所述的一种智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述待服务用户的当前信息资料中没有量表信息，判断所述当前信息资料中是否有历史浏览记录；
如果所述当前信息资料中有历史浏览记录，则提取所述历史浏览记录，生成历史浏览记录集；
对所述历史浏览记录集中的历史浏览记录进行分析，提取所述待服务用户的第四待服务用户特征，生成第四待服务用户特征集；
利用所述第四待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第二相似用户群体；
从所述第二相似用户群体中依次提取第二相似用户特征，生成第二相似用户特征集；
判断所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第五待服务用户特征；
如果所述第四待服务用户特征集与所述第二相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第四待服务用户特征与第二相似用户特征集中的第二相似用户特征进行关联性分析，提取第五待服务用户特征。
6.如权利要求4所述的一种智能推荐方法，其特征在于，分别对所述第四待服务用户特征与第二相似用户特征集中的第二相似用户特征进行关联性分析，提取第五待服务用户特征，包括：
针对每个所述第二相似用户特征，分别与各个第四待服务用户特征进行组合，并计算两者之间的第二特征相似度；
将所述第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比，判断各个第二特征相似度中是否存在大于第一预设阈值的值；
如果各个第二特征相似度中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第二相似用户特征对应的各个第二特征相似度与第一预设阈值进行对比；
如果各个第二特征相似度中存在大于第一预设阈值的值，则将所述第二相似用户特征作为所述第五待服务用户特征。
7.如权利要求5所述的一种智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述当前信息资料中没有历史浏览记录，则利用所述待服务用户注册信息进行特征提取；
分析所述当前信息资料，提取待服务用户注册信息；
分析所述待服务用户注册信息，从所述待服务用户注册信息中提取第六待服务用户特征并生成第六待服务用户特征集；
利用所述第六待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第三相似用户群体；
从所述第三相似用户群体中依次提取第三相似用户特征，生成第三相似用户特征集；
判断所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集是否存在交集；
如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集存在交集，则提取所述交集中的特征作为第七待服务用户特征；
如果所述第六待服务用户特征集与所述第三相似用户特征集不存在交集，则分别对所述第六待服务用户特征与所述第三相似用户特征进行关联性分析，提取第七待服务用户特征。
8.一种智能推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
采集模块，用于接收待服务用户的服务请求，采集所述待服务用户的当前信息资料；
第一用户特征分析模块，用于判断所述当前信息资料中是否有量表信息；如果当前信息资料中有量表信息，则结合所述待服务用户的历史信息资料判断所述待服务用户量表信息是否有更新；如果所述待服务用户量表信息未更新，则对所述待服务用户的历史量表信息进行特征分析，生成第一待服务用户特征与第一待服务用户特征集；
相似用户分析模块，用于利用所述第一待服务用户特征集为所述待服务用户匹配第一相似用户群体；
相似用户特征提取模块，用于从所述第一相似用户群体中依次提取第一相似用户特征，生成第一相似用户特征集；
第二用户特征分析模块，用于从所述第一待服务用户特征集与所述第一相似用户特征集中提取第二待服务用户特征；
匹配模块，用于利用所述第二待服务用户特征进行第一医生匹配，得到第一适配医生群体；
推荐模块，用于将所述第一适配医生群体中的医生推荐给所述待服务用户。
9.一种智能推荐设备，其特征在于，所述设备包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储一个或多个程序指令；
所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1至7任一项所述的一种智能推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种智能推荐方法的步骤。
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