體檢管理系統(tǒng)中體檢項(xiàng)目與診斷主動(dòng)推薦的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，人們已經(jīng)從面對(duì)信息不足的窘境轉(zhuǎn)向信息過剩而無(wú)法利用的尷尬。由"拉取"轉(zhuǎn)向"推送"的主動(dòng)推薦信息服務(wù)模式受到人們的極大關(guān)注，并迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。主動(dòng)推薦能使人們?cè)讷@取信息時(shí)做到“各取所需”，極大提高獲取資源的準(zhǔn)確性和準(zhǔn)確率。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network，BN)和K-近鄰算法是目前進(jìn)行主動(dòng)推薦的兩種常見方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率的推薦方式，目前已經(jīng)在故障診斷、預(yù)測(cè)、軍事決策、智能機(jī)器人、醫(yī)學(xué)上的病理診

2、斷、商業(yè)上的金融市場(chǎng)分析、信息融合、信息智能檢索、基于因果關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。K-近鄰算法是基于類比學(xué)習(xí)的非參數(shù)的分類技術(shù)，在基于統(tǒng)計(jì)的模式識(shí)別中非常有效，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，其思路非常簡(jiǎn)單直觀。 針對(duì)目前體檢中心體檢客戶選取體檢項(xiàng)目具有較大的盲目性、醫(yī)生診斷不規(guī)范和客戶排隊(duì)時(shí)間較長(zhǎng)等問題，本文將主動(dòng)推薦的思想引入到當(dāng)前開發(fā)的“我佳健康體檢管理系統(tǒng)”中。首先利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論，通過對(duì)客戶歷史體檢項(xiàng)目的分析