协同过滤推荐在医疗领域的应用研究

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1、万方数据单位代码：10359密级：公开学号：201117330191分类号：TP311HefeiUniversityofTechnology硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目：协同过滤推荐在医疗领域的应用研究学位类别：专业硕士专业名称：计算机技术作者姓名：孙晓曦导师姓名：王钊高级工程师完成时间：2014年4月万方数据合肥工业大学专业硕士学位论文协同过滤推荐在医疗领域的应用研究作者姓名：孙晓曦指导教师：王钊高级工程师范文跃高级工程师专业名称：计算机技术研究方向：智能计算理论与软件2014年4月万方数据ADissertationSubmittedfortheDegreeo

2、fMasterResearchonCollaborativefilteringandApplicationofrecommendationsysteminthemedicalfieldBySunXiaoxiHefeiUniversityofTechnologyHefei,Anhui,P.R.ChinaApril,2014学位论文独创性声明万方数据万方数据万方数据72万方数据致谢在过去的两年时间里我不仅收获了知识，而且通过向老师们的学习和自己的多渠道的阅读，对自己以后要走的路也有了比较清晰的认识。本论文的研究工作是在我的导师王钊老师的精心指导和悉心关怀下完成的，在我的学业和论文的研究工作中无不倾

3、注着导师辛勤的汗水和心血，该论文从选题到最终定稿，导师都给予了恰当的指导，这里面包含了导师的辛勤的劳动。导师在学术上的严谨、生活上的认真给我留下了很深的印象，除学习之外，我从老师那里学到了很多为人处世的道理，这些会让我终身受用。导师的严谨治学态度、渊博的知识、无私的奉献精神使我深受的启迪。从尊敬的导师身上，我不仅学到了扎实、宽广的专业知识，也学到了很多处理事情的方式，在此我要向我的导师致以最衷心的感谢和深深的敬意。在日常学习和生活中，感谢吴共庆老师利用自己宝贵的时间帮助我修改论文，从吴老师那里也学到了很多知识，让我受益匪浅，感谢李心科老师，王浩老师在我研究生学习期间的悉心教授和指导。感谢那些给

4、我上过课和给我无私帮助的老师们，从您们那里学到了需要掌握的知识，受益良多，您们对我课程上的帮助让我一直充满感恩之心，感激之情。同时，我要把最诚挚的谢意送给所有帮助过我的师弟、室友、项目组同学、实验室同学和班级同学以及朋友们，祝你们永远平安、健康。感谢我的父母、家人，他们给了我永远的支持、无微不至的关心和理解。在此，向所有关心和帮助过我的领导、老师、同学和朋友表示由衷的谢意！感谢在百忙之中评阅论文和参加答辩的各位专家、教授！感谢参与论文评审、评阅和答辩的专家、学者们，是您们在繁忙的工作中抽出时间对论文提出了珍贵的意见。最后要对我的父母和家人说声谢谢，你们在我的求学生涯中一直提供最有力的支持。为了

5、你们的期望和为我所做的一切付出，我会认认真真地在自己选择的道路上走下去。作者：孙晓曦2014年04月09日I万方数据摘要搜索引擎技术越来越成为用户筛选信息的主要途径和方式，同时基于搜索引擎的推荐技术应运而生，通过预测用户的兴趣爱好为用户推荐最为感兴趣或者最为需要的信息。在向用户推荐目标对象方面，应用最为广泛的算法是协同过滤算法。目前，协同过滤推荐算法的应用主要应解决三大技术问题：冷启动、数据稀疏性和大数据增值计算。本文从解决上述三大问题入手，针对用于医疗服务领域的推荐算法进行研究设计。利用hadoop云平台对推荐系统后台数据进行分布式存储，解决海量数据存储问题；在引入层次分析模型对目标对象进行

6、静态评价的基础上，采用用户兴趣聚类与协同过滤技术相结合的方式进行推荐。首先，对目标对象的特征属性进行分析，建立分类标签和对象属性层次模型，通过对比矩阵，实现目标对象的初次静态评分，从而解决冷启动问题；其次，利用对象类之间的相似性以及用户与目标对象的一阶关联，使用k-means方法对用户进行聚类，在聚类的簇内部通过用户的行为日志，挖掘用户兴趣偏好，计算用户间相似度，选择最近邻用户评分最高的若干目标对象，产生推荐列表，缓解数据稀疏性问题。本文从两方面对推荐准确度进行了验证：第一，本文提出的基于用户兴趣聚类的协同过滤推荐算法与传统的协同过滤技术相比，推荐精确度有所提高；第二，对比服务推荐系统和医疗官

7、网中医生和医院的推荐数据，以及系统的用户行为数据流量的变化，本系统有着较高的推荐准确率和较高的用户粘连度。关键词：推荐系统；协同过滤；医疗；兴趣偏好；层次分析II万方数据ABSTRACTSearchenginetechnologyisbecomingthemainwaysandmethodswhenuserfilteringinformation,atthesametime,therecommen