(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211173513.3 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 申请人 建信金融科技有限责任公司 (72)发明人 曾贵荣　郭敏鸿　何明杰　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 张泽铭 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 医院在线推荐方法、 装置、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种医院在线推荐方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品， 本方 案涉及人工智能智能服务技术领域。 本方法通过 获取候选医院数据、 以及用户的历史就医数据与 在线就医平台历史访问操作数据； 根据在线就医 平台历史访问操作数据， 确定用户访问操作频繁 度； 确定用户访问操作频繁度对应的用户类型， 用户类型可以准确反映用户的就医需求， 综合考 虑不同用户的就医需求， 并根据用户类型、 历史 就医数据以及候选医院数据这三个维度的特征 计算医院评分， 医院评分结果更加准确， 之后根 据医院评分排序得到医院推荐结果， 医院推荐结 果更加满足用户就医需求， 因此提高给用户的就 医推荐结果更加准确。 权利要求书3页 说明书16页 附图8页 CN 115391666 A 2022.11.25 CN 115391666 A 1.一种医院在线推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取候选医院数据、 以及用户的历史就医数据与在线就医平台历史访问操作数据； 根据所述在线就医平台历史访问操作数据， 确定用户访问操作频繁度； 确定所述用户访 问操作频繁度对应的用户类型， 所述用户类型包括频繁访 问类型、 正 常访问类型以及少量访问类型； 基于所述用户类型、 所述历史就医数据以及候选医院数据进行候选医院评分， 得到候 选医院评分结果； 根据所述 候选医院评分结果进行医院推荐。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述在线就医平台历史访问操作 数据， 确定用户访问操作频繁度包括： 根据所述在线就医平台历史访问操作数据， 获取各访问操作行为对应的历史操作数 据； 确定各所述历史操作数据对应的操作得分； 对各所述操作得分进行累加， 得到用户访问操作频繁度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述用户访问操作 频繁度对应的 用户类型包括： 获取在线就医平台的综合访问操作频繁度； 根据所述用户访问操作频繁度与所述综合访问操作频繁度的大小关系， 确定用户类 型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述用户访问操作 频繁度与 所述 综合访问操作频繁度的大小关系， 确定用户类型包括： 根据所述综合访问操作频繁度， 确定所述在线就医平台的平均访问操作频繁度； 当所述用户访问操作频繁度 大于或者等于所述平均访问操作 频繁度， 则确定所述用户 类型为频繁访问类型； 当所述用户访问操作频繁度小于所述平均访问操作 频繁度， 则根据所述综合访问操作 频繁度， 确定所述在线就医平台的最高访问操作区间； 根据所述用户访问操作频繁度与所述 最高访问操作区间的所属关系， 确定用户类型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述用户访问操作 频繁度与 所述 最高访问操作区间的所属关系， 确定用户类型包括： 当所述用户访问操作频繁度在所述最高访问操作区间内， 则确定所述用户类型为正常 访问类型； 当所述用户访问操作频繁度不在所述最高访问操作区间内， 则确定所述用户类型为少 量访问类型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述用户类型、 所述历史就医数 据以及候选医院数据进行候选医院评分， 得到候选医院评分结果包括： 基于所述用户类型， 获取 所述用户类型对应的权 重系数； 根据所述历史就医数据以及所述 候选医院数据进行 特征提取， 得到特 征因子； 根据所述特 征因子以及所述权 重系数进行加权求和， 得到候选医院评分； 对所述候选医院评分进行排序， 得到候选医院评分结果。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115391666 A 27.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述历史就医数据以及所述候选 医院数据进行 特征提取， 得到特 征因子包括： 根据所述历史就医数据进行 特征提取， 得到用户偏好因子以及用户就医行为因子； 根据所述候选医院数据进行特征提取， 得到医院活跃时间因子、 医院距离因子以及医 院活跃度因子 。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述特征因子以及所述权重系数 进行加权求和， 得到候选医院评分包括： 根据所述特 征因子以及预设特 征因子评分规则， 确定特 征因子得分； 根据所述权 重系数， 确定各 特征因子权重； 将各所述特征因子得分以及对应的特 征因子权重进行加权求和， 得到候选医院评分。 9.一种医院在线推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取候选医院数据、 以及用户的历史就医数据与在线就医平台历史访 问操作数据； 操作频繁度确定模块， 用于根据所述在线就医平台历史访 问操作数据， 确定用户访 问 操作频繁度； 用户类型确定模块， 用于确定所述用户访 问操作频繁度对应的用户类型， 所述用户类 型包括频繁访问类型、 正常访问类型以及少量访问类型； 评分模块， 用于基于所述用户类型、 所述历史就医数据以及候选医院数据进行候选医 院评分， 得到候选医院评分结果； 推荐模块， 用于根据所述 候选医院评分结果进行医院推荐。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述操作频繁度确定模块还用于根据所 述在线就医平台历史访问操作数据， 获取 各访问操作行为对应的历史操作数据； 以及确定各 所述历史操作数据对应的操作得分； 以及对各 所述操作得分进行累加， 得到用户访问操作频繁度。 11.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述用户类型确定模块还用于获取在线 就医平台的综合访问操作频繁度； 以及根据 所述用户访问操作频繁度与所述综合访问操作频繁度的大小关系， 确定用户 类型。 12.根据权利要求11所述的装置， 其特征在于， 所述用户类型确定模块还用于根据 所述 综合访问操作频繁度， 确定所述在线就医平台的平均访问操作频繁度； 以及当所述用户访问操作 频繁度大于或者等于所述平均访问操作 频繁度， 则确定所述 用户类型为频繁访问类型； 以及当所述用户访问操作 频繁度小于所述平均访问操作频繁度， 则根据 所述综合访问 操作频繁度， 确定所述在线就医平台的最高访问操作区间； 以及根据 所述用户访问操作频繁度与所述最高访问操作区间的所属关系， 确定用户类 型。 13.根据权利要求12所述的装置， 其特征在于， 所述用户类型确定模块还用于当所述用 户访问操作频繁度在所述 最高访问操作区间内， 则确定所述用户类型为 正常访问类型； 以及当所述用户访问操作 频繁度不在所述最高访问操作区间内， 则确定所述用户类型权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115391666 A 3