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基于推荐算法的高血压患者偏好方法研究
文献摘要：
随着人们生活水平的提高,高血压患者呈现增多的态势,有效找到高压患者的健康管理偏好是帮助高血压患者快速改善身体状况的重要渠道.而协同过滤技术是当前推荐算法中效果最好的方法之一,但传统的协同过滤技术的具有实时性较差,扩展性较弱等缺点.针对这种情况,提出了基于协同过滤推荐算法的高血压患者偏好方法.首先,将健康管理方式项目聚类,并对项目进行评分预测,建立"高血压患者-健康管理"项目评分矩阵;其次,将健康管理项目聚类结果与高血压患者行为特征相结合,并对患者聚类;最后,利用近邻相似性计算实现对不同高血压患者健康管理偏好的推荐.通过实验分析结果可知,相对于传统的协同过滤推荐算法,该方法在高血压患者健康管理偏好推荐中具有准确性强、实时性强的特点.
文献关键词：
高血压患者;健康管理偏好;协同过滤技术;推荐算法
中图分类号：
作者姓名：
赵贝宁;熊巨洋;赵仁伟;金唐
作者机构：
华中科技大学医药卫生管理学院 武汉 430030;河南省渑池县果园乡中心学校 渑池 472400
文献出处：
引用格式：
[1]赵贝宁;熊巨洋;赵仁伟;金唐-.基于推荐算法的高血压患者偏好方法研究)[J].计算机与数字工程,2022(05):978-982
A类：
B类：
高血压患者,患者偏好,好方法,健康管理偏好,身体状况,协同过滤技术,扩展性,协同过滤推荐算法,健康管理方式,评分预测,评分矩阵,管理项目,患者行为,行为特征,近邻,相似性计算
AB值：
0.203637
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