基于推荐算法的高血压患者偏好方法研究

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。