申请/专利权人：爱永星辰医药科技(广州)有限公司;重庆爱永星辰企业服务有限公司;重庆爱永星辰标准医药服务有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117725366A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/22;G06F18/2413;G06N20/00;G06F18/214;G06Q50/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于云计算的药械推荐分析算法，涉及药械推荐技术领域，通过对数据点的属性数据进行特征工程，提取特征数据，处理端依据特征数据计算数据点之间的欧氏距离矩阵，基于预设的邻域半径和样本数阈值结合数据点之间的欧式距离将数据点划分为核心点、边界点和噪声点，依据数据点的划分结果生成三类数据簇，对数据簇中的所有数据点进行推荐排序后，使用散点图对不同的数据簇进行可视化处理。该分析算法通过将企业生产的药械基于特征数据进行分类处理，从而能够适用于不同类型的企业使用，当用户的历史购买和所属簇别匹配上后，能自动为用户推荐最优的药械产品，不仅有效提高药械的购买转化率，而且使用户面对的选择更为精简和合理。

主权项：1.一种基于云计算的药械推荐分析算法，其特征在于：所述分析算法包括以下步骤：S1：系统端口通过企业的药械数据库日志收集药械的数据集，在数据集中，包括将生产企业中各个药品和各个医疗器械划分为独立的数据点；S2：对每个数据点进行属性识别，识别每个数据点中的药品属性数据和医疗器械属性数据，预处理操作所有属性数据后，对所有数据点的属性数据进行特征工程处理，以提取特征数据；S3：基于选择的特征数据计算数据集中所有数据点之间的欧氏距离，将所有数据点之间的欧氏距离计算结果组成距离矩阵；S4：获取距离矩阵中每个数据点到其他数据点的欧式距离，任一数据点的邻域半径内的数据点数量超过样本阈值，则将该数据点标记为核心点，任一数据点不为核心点但在某一核心点的邻域半径内，则将该数据点标记为边界点，任一数据点即不为核心点也不为边界点，则将该数据点标记为噪声点；S5：重复步骤S4，将所有数据点划分完成后，依据数据点的核心点、边界点、噪声点划分结果生成三类数据簇；S6：基于排序算法对数据簇中的所有数据点进行推荐排序后，使用散点图对不同的数据簇进行可视化处理，并通过用户界面端口向用户展示；S7：系统端口基于用户购买日志获取用户历史购买和所属簇别记录，通过循环迭代的方式将用户匹配到三类数据簇后，向用户推荐数据簇中排序靠前的药械产品，若用户为新用户或为完成匹配，则通过用户界面端口向用户推送每个数据簇中排序靠前的药械产品。

全文数据：

权利要求：

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