醫(yī)療信息服務(wù)應(yīng)用中情境感知推薦的研究與實(shí)現(xiàn)
2017-01-19 14:39:59李清明段富
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年24期
李清明 段富
摘 要： 隨著智能手機(jī)用戶量的不斷上升，醫(yī)療信息服務(wù)逐漸應(yīng)用于客戶端上，同時(shí)伴隨著醫(yī)療服務(wù)信息量的日益增長(zhǎng)，移動(dòng)醫(yī)療信息服務(wù)應(yīng)用中出現(xiàn)了信息過(guò)載和用戶訪問(wèn)效率偏低的現(xiàn)象。針對(duì)這種情況，對(duì)現(xiàn)有醫(yī)療信息服務(wù)平臺(tái)在智能手機(jī)上的應(yīng)用進(jìn)行研究，并根據(jù)移動(dòng)應(yīng)用中基于地理位置服務(wù)的特殊性和LBS推薦系統(tǒng)的特殊要求，提出基于情境信息的醫(yī)療信息服務(wù)推薦系統(tǒng)框架。通過(guò)對(duì)獲取到的用戶位置及當(dāng)前時(shí)間、天氣、環(huán)境、交通等豐富的情境信息進(jìn)行分析，使用基于規(guī)則的推薦方法以降低計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)在線個(gè)性化智能推薦服務(wù)。結(jié)果表明，融合了豐富情境信息的移動(dòng)醫(yī)療信息服務(wù)平臺(tái)中的推薦，使得推薦更加個(gè)性化，更加符合用戶需求。
關(guān)鍵詞： 基于位置服務(wù)推薦； 基于規(guī)則的推薦； 情境信息； 醫(yī)療信息服務(wù)平臺(tái)
中圖分類號(hào)： TN911?34； TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）24?0058?05
Study and implement of context?aware recommendation in application of
medical information service
LI Qingming， DUAN Fu
（School of Computer Science and Technology， Taiyuan University of Technology， Jinzhong 030600， China）
Abstract： With the increasing of the intelligent mobile phone users， the medical information service is gradually applied to the client， and at the same time， along with the increasing of medical service information， the phenomena of information overload and low efficiency of user access appear in application of mobile medical information service. According to the particularity of location?based services and the special requirements of LBS recommendation system in mobile applications， the medical information service recommendation system framework based on the situational information was presented. Based on the analysis of the acquired user′s location， and the current time， weather， environment， transportation and other rich situational information， rule?based recommended method is used to reduce the amount of calculation， and implement the online personalized intelligent recommendation service. The recommendation of mobile medical information service platform combined with rich situational information makes recommendation more personalized， and meet users′ requirement more.
Keywords： LBS recommendation； rule based recommendation； situational information； medical information service platform
0 引 言
在當(dāng)今各行各業(yè)逐漸信息化的趨勢(shì)下，醫(yī)療服務(wù)行業(yè)也趨于信息化。隨著智能手機(jī)使用量的不斷增加，智能手機(jī)中的移動(dòng)應(yīng)用需要不斷地創(chuàng)新和發(fā)展，醫(yī)療服務(wù)的信息化也逐漸應(yīng)用于智能手機(jī)上。面對(duì)大量的醫(yī)療服務(wù)信息，如何快速處理信息成為一大難題，嵌入移動(dòng)應(yīng)用中的推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，基于位置服務(wù)（Location Based Service，LBS）的推薦系統(tǒng)即為其中一種。LBS推薦系統(tǒng)將基于位置系統(tǒng)與推薦系統(tǒng)巧妙融合起來(lái)，以便滿足智能手機(jī)用戶從移動(dòng)應(yīng)用中獲取大量信息的需求[1]。在移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)信息應(yīng)用中，融入LBS推薦系統(tǒng)，必須滿足應(yīng)用的新用戶快速學(xué)會(huì)使用的前提下成功降低冷啟動(dòng)問(wèn)題的影響，否則會(huì)流失大量用戶[2]。同時(shí)，鑒于用戶需要及時(shí)獲取當(dāng)前所處環(huán)境的信息，因此一款好的LBS推薦系統(tǒng)必須能夠?qū)崟r(shí)分析了解用戶當(dāng)前的偏好，并能夠有效分析用戶當(dāng)前情境信息，實(shí)現(xiàn)向用戶推薦個(gè)性化信息。目前移動(dòng)醫(yī)療信息服務(wù)應(yīng)用有易診、好大夫等，這類應(yīng)用已成功將位置服務(wù)推薦嵌入，但情境信息僅限于位置，使得推薦略顯單一，融合多種情景信息進(jìn)行推薦，可以使得推薦更加個(gè)性化。因此，本文提出融合位置、時(shí)間、天氣、環(huán)境、交通等多種情境信息的醫(yī)療信息服務(wù)應(yīng)用，能夠使得用戶獲得更加個(gè)性化的服務(wù)。
在當(dāng)前研究并實(shí)現(xiàn)的推薦系統(tǒng)中，普遍存在如下問(wèn)題[3]：推薦類別和屬性單一；用戶學(xué)習(xí)成本高；缺少融合情境信息；冷啟動(dòng)問(wèn)題仍然存在。
本文將針對(duì)這些問(wèn)題，使用基于規(guī)則的LBS推薦模型，并將其應(yīng)用于開(kāi)發(fā)的醫(yī)療信息服務(wù)平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)為用戶提供實(shí)時(shí)醫(yī)療信息服務(wù)方面上的有效推薦。
1 相關(guān)研究
1.1 基于規(guī)則的推薦
傳統(tǒng)的推薦方法有基于內(nèi)容和基于協(xié)同過(guò)濾兩種推薦方法。這兩種推薦方法已得到了廣泛的應(yīng)用，但是在LBS推薦系統(tǒng)中，這兩種推薦算法不能夠有效地解決“冷啟動(dòng)”問(wèn)題[4]。而基于規(guī)則的推薦不依賴于用戶評(píng)分等歷史信息，不存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題，因此在本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與研究中，使用基于規(guī)則的推薦給用戶提供所需信息。
基于規(guī)則的推薦，是基于知識(shí)推薦中的一種，在本系統(tǒng)中，通過(guò)將帶推薦醫(yī)院與醫(yī)生的屬性與用戶的屬性進(jìn)行匹配來(lái)推薦，抑或是通過(guò)自定義或關(guān)聯(lián)計(jì)算得到的規(guī)則來(lái)推薦[5]?；谥R(shí)的推薦需要解決的問(wèn)題[6]：
（1） 知識(shí)的統(tǒng)一表示及有效獲取。該系統(tǒng)中的所有要素，需使用規(guī)范的方式來(lái)描述，包括用戶信息（姓名、性別、郵箱、手機(jī)號(hào)碼、QQ號(hào)碼、家庭住址、病史等）、用戶的情境信息（所處地理位置、所處位置交通情況、天氣、溫度等）、醫(yī)院信息（所處地理位置、科室分布、醫(yī)生信息等）等系統(tǒng)要素，以及所有要素之間的關(guān)系。除此之外，還需要統(tǒng)一描述推薦方法以及在推薦方法中上述所有系統(tǒng)要素之間的交互。
（2） 合適的推理機(jī)制的生成，推理出結(jié)果。在該醫(yī)療服務(wù)信息推薦系統(tǒng)中，由用戶信息、情景信息及醫(yī)院信息，結(jié)合規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行推理并產(chǎn)生推薦列表。由此所得的推薦列表可能含有多條信息，亦可能為空，需結(jié)合各種情況，綜合考慮使用適當(dāng)?shù)耐扑]方法。
（3） 知識(shí)的規(guī)范聚合。在該系統(tǒng)中，用戶屬性、醫(yī)院屬性等處于持續(xù)動(dòng)態(tài)變化中，因此，需要使用有效的手段對(duì)所有知識(shí)進(jìn)行管理來(lái)控制知識(shí)的信息量爆炸。
1.2 位置的獲取及計(jì)算
本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的醫(yī)療信息服務(wù)應(yīng)用使用百度地圖Android定位SDK對(duì)該應(yīng)用用戶所處位置進(jìn)行定位，使用百度地圖定位SDK能夠進(jìn)行精確、實(shí)時(shí)定位。
1.2.1 獲取位置
基本定位功能，返回用戶當(dāng)前位置，包含GPS和網(wǎng)絡(luò)定位（WiFi和基站定位）功能，同時(shí)還支持定位結(jié)果的反地理編碼、離線定位、位置提醒功能和地理圍欄功能。
LocationClient類是百度地圖定位SDK的核心，具體方法為L(zhǎng)ocationClient（Context）；使用getLongitude（ ）方法獲取經(jīng)度坐標(biāo)，返回結(jié)果為長(zhǎng)整型數(shù)據(jù)；使用getLatitude（ ）獲取緯度坐標(biāo)，返回結(jié)果為長(zhǎng)整型數(shù)據(jù)；使用hasRadius（ ）方法獲取定位的精度，并判斷是否有定位經(jīng)度半徑，返回結(jié)果為布爾型；使用getRadius（ ）方法獲取定位精度半徑，返回結(jié)果為浮點(diǎn)數(shù)類型，單位是m；使用getAddrStr（ ）方法獲取文字描述的地址，返回結(jié)果為字符串類型數(shù)據(jù)。
在百度地圖SDK中，分為三種定位模式，分別為：高精度定位模式（Hight_Accuracy），低功耗定位模式（Battery_Saving）和僅用設(shè)備定位模式（Device_Sensors），本文開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)使用高精度定位模式。
1.2.2 位置距離計(jì)算
設(shè)A點(diǎn)的經(jīng)度為L(zhǎng)onA，緯度為L(zhǎng)atA；B點(diǎn)的經(jīng)度為L(zhǎng)onB，緯度為L(zhǎng)atB，以零度經(jīng)線為0，東經(jīng)為正數(shù)，西經(jīng)為負(fù)數(shù)，以零度緯線為0，北緯為90-Latitude，南緯為90+Latitude，則經(jīng)過(guò)上述處理過(guò)后的兩點(diǎn)被記為（MLonA，MLatA）和（MLonB，MLatB）。根據(jù)式（1）、式（2）計(jì)算A點(diǎn)與B點(diǎn)之間的距離[7]：
[C=sin（MLatA）?sin（MLatB）?cos（MLonA-MLonB）+ cos（MLonA）?cos（MLonB）]
[D=R?csc（C）?π180] （2）
式中，R為地球半徑，值為6 378.137 km。
1.3 融合情境信息的推薦系統(tǒng)
在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)中，沒(méi)有融入情境信息，其推薦過(guò)程如圖1所示。
在圖1中，使用函數(shù)描述該過(guò)程，其輸入為用戶屬性，輸出為使用推薦方法得到的個(gè)性化用戶推薦列表[8]。
本文所研究開(kāi)發(fā)的醫(yī)療服務(wù)信息推薦系統(tǒng)應(yīng)用中，融入了位置、天氣等情景信息，因此需將各種情境信息融入到圖1中。如圖2所示，所有研究過(guò)的推薦中，以情景信息放入推薦系統(tǒng)中的位置為依據(jù)，分為前置情境過(guò)濾、后置情境過(guò)濾以及情境過(guò)濾三種范式[9]。
傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)采用的模型為三維范式，其表述形式為<用戶，項(xiàng)目，評(píng)分>，在此模型中，對(duì)于同一個(gè)用戶，其對(duì)同一個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分保持穩(wěn)定。而在移動(dòng)平臺(tái)中，需要考慮到各種情境信息，融入了情境信息的推薦系統(tǒng)，對(duì)于同一個(gè)用戶，其對(duì)同一個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分需要隨著情景信息的不同而發(fā)生變化，因此需要將上述模型修改為四維范式，在其中加入情境信息這一項(xiàng)。在本文所研究開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)中，不涉及到用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分，使用的是用戶對(duì)于醫(yī)院屬性偏好規(guī)則，并且使用上述三種范式中的前置情境規(guī)律方法。首先根據(jù)用戶當(dāng)前位置判斷與其距離在一定范圍內(nèi)的醫(yī)院，對(duì)備選項(xiàng)進(jìn)行過(guò)濾，刪除距離大于用戶考慮范圍的醫(yī)院，再根據(jù)當(dāng)前時(shí)間刪除此時(shí)不營(yíng)業(yè)的醫(yī)院；接著根據(jù)規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則判斷用戶偏好的醫(yī)院類別、醫(yī)院科室以及科室醫(yī)生。
2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 系統(tǒng)推薦流程
由于向用戶推薦的結(jié)果需要在命中率、多樣性、實(shí)時(shí)性等評(píng)價(jià)指標(biāo)間達(dá)到平衡，在向用戶推送的結(jié)果集中，應(yīng)包含各種類型的醫(yī)院，除了與用戶病史相關(guān)的醫(yī)院信息，按時(shí)間片推送的醫(yī)生信息以外，還可加入可網(wǎng)上掛號(hào)的醫(yī)院信息以改善結(jié)果的質(zhì)量。本推薦系統(tǒng)綜合了用戶屬性及用戶的各種情境信息，并與醫(yī)院的類別、科室及醫(yī)生進(jìn)行匹配，確定出在某一時(shí)間某一地點(diǎn)適合用戶的醫(yī)院信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)于用戶的個(gè)性化推薦。圖3為本推薦系統(tǒng)的流程。流程說(shuō)明：
第一步：強(qiáng)制篩選。根據(jù)強(qiáng)制篩選規(guī)則集，刪除不匹配醫(yī)院。表1中，舉例說(shuō)明了本推薦系統(tǒng)中的部分強(qiáng)制篩選規(guī)則。
第二步：結(jié)合偏好規(guī)則集1、偏好規(guī)則集2和偏好規(guī)則集3，并行確定三種概率值。
（1） 根據(jù)用戶屬性，計(jì)算用戶對(duì)于各類醫(yī)院的偏好概率；
（2） 根據(jù)用戶屬性和科室屬性，定義用戶對(duì)于醫(yī)院各個(gè)科室的偏好權(quán)重；
（3） 根據(jù)用戶屬性和醫(yī)院科室醫(yī)生的屬性，計(jì)算用戶對(duì)于醫(yī)生的偏好概率。
第三步：由第二步得到的三種概率，結(jié)合偏好規(guī)則集4確定用戶對(duì)醫(yī)院列表中每個(gè)醫(yī)院的偏好概率，得出給用戶所推薦的醫(yī)院列表。
2.2 偏好建模
在分析與設(shè)計(jì)規(guī)則集和推薦算法前，需要完成對(duì)用戶的偏好建模這一過(guò)程。根據(jù)移動(dòng)應(yīng)用與基于位置服務(wù)推薦綜合的特點(diǎn)，本文的推薦系統(tǒng)在融合了情境信息的基礎(chǔ)上將用戶的偏好分為兩類，分別為短期偏好和長(zhǎng)期偏好。其中短期偏好有更新周期短，并且對(duì)情境信息比較敏感的特點(diǎn)；長(zhǎng)期偏好有更新周期長(zhǎng)，用戶習(xí)慣偏好比較穩(wěn)定之特點(diǎn)。醫(yī)院的屬性信息包括有無(wú)停車位、環(huán)境氛圍、科室名稱、科室醫(yī)生性別、可否在線掛號(hào)等離散屬性，就醫(yī)費(fèi)用區(qū)間、科室醫(yī)生就醫(yī)年齡區(qū)間、與用戶位置距離屬性等區(qū)間屬性，用如下矩陣表示：
[a11…a1m???an1…anm] （3）
式中，區(qū)間屬性[an1]的取值范圍為：
[[min（a*l），max（a*l）]， 1≤l≤r] （4）
離散屬性[an1]的取值范圍為：
[a*l（r+1≤l≤r+s）] （5）
對(duì)醫(yī)院屬性進(jìn)行建模后，可以用一組向量來(lái)表示用戶的偏好模型，可以表示為[<
2.3 情境信息建模
為了方便情境信息模型的創(chuàng)建，需要做以下工作：首先須定義情景信息，即確定在本推薦系統(tǒng)中需要獲取哪些情境信息；然后確認(rèn)如何采集這些情境信息。本文中，本推薦系統(tǒng)需要的情境信息包括：用戶當(dāng)前位置、當(dāng)前時(shí)間、當(dāng)前天氣情況、周圍交通情況等。
3 規(guī)則庫(kù)的分析與設(shè)計(jì)
本文所涉及的規(guī)則庫(kù)中規(guī)則的形式均為：[A→B（P）]，即若A則B同時(shí)伴有一個(gè)概率值P，其中A為用戶的屬性或者情境信息，B為醫(yī)院的屬性，P表示醫(yī)院匹配用戶需求的程度及用戶與當(dāng)前情境對(duì)某個(gè)醫(yī)院屬性的偏好概率。如規(guī)則庫(kù)中的某條規(guī)則：若60則[0～2 000]（0.64）。該規(guī)則表示，如果用戶年齡為60，那么為其推薦距離在2 000 m以內(nèi)的醫(yī)院概率為0.64。
3.1 獲得個(gè)性化用戶短期偏好
根據(jù)用戶當(dāng)前的時(shí)間、天氣、位置、環(huán)境屬性，確定用戶短期偏好矩陣，并根據(jù)用戶偏好，由偏好規(guī)則集1作用后，對(duì)該矩陣進(jìn)行修正，得到如下矩陣：
[T1T2T3…W1W2W3…L1L2L3…E1E2E3…] （6）
式中，[Ti]，[Wi]，[Li]和[Ei]分別表示在當(dāng)前時(shí)間、當(dāng)前天氣、用戶當(dāng)前位置和當(dāng)前所處環(huán)境下，用戶對(duì)于i類醫(yī)院的偏好概率。
用戶對(duì)于所有醫(yī)院的推薦概率排序根據(jù)下式：
[Ki=14（Ti+Wi+Li+Ei）] （7）
得到醫(yī)院類別的推薦排序表。
3.2 獲得用戶長(zhǎng)期偏好
根據(jù)偏好規(guī)則集2，將用戶屬性與規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行匹配，以得到對(duì)某醫(yī)院科室的偏好概率為：
[Q11…Q1n???Qm1…QmnQij] （8）
式中：m行表示用戶的m個(gè)屬性；n列表示n個(gè)醫(yī)院的科室；[Qij]表示用戶的屬性i對(duì)醫(yī)院的科室j的偏好程度。由式（9）可計(jì)算出用戶對(duì)于醫(yī)院科室的偏好權(quán)重：
[Xj=i=1nQijn] （9）
根據(jù)偏好規(guī)則集3，將用戶屬性與規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行匹配，得到用戶對(duì)醫(yī)院科室醫(yī)生的偏好概率，得到如下矩陣：
[q11…q1n???qm1…qmn] （10）
將由規(guī)則集2及各種屬性計(jì)算所得的用戶對(duì)醫(yī)院科室的偏好權(quán)重與由規(guī)則集3及各種屬性計(jì)算所得的用戶對(duì)醫(yī)院科室醫(yī)生的偏好概率相乘，獲得用戶對(duì)醫(yī)生屬性的偏好概率。將此偏好概率進(jìn)行排序，最高偏好概率對(duì)應(yīng)的醫(yī)生即為用戶的長(zhǎng)期偏好。
3.3 確定每個(gè)醫(yī)院的推薦概率
根據(jù)規(guī)則集4，將推薦列表中的各個(gè)醫(yī)院與規(guī)則進(jìn)行匹配，其各個(gè)屬性的偏好概率加權(quán)平均，由此得到用戶對(duì)醫(yī)院的偏好概率，將此值與對(duì)于醫(yī)院類別的偏好概率相乘，得到的結(jié)果即為對(duì)用戶推薦某醫(yī)院的概率值。
醫(yī)院用戶的興趣不斷發(fā)生改變，則會(huì)出現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)規(guī)則。新規(guī)則產(chǎn)生遵循以下三個(gè)原則：舊規(guī)則不再出現(xiàn)；有新的規(guī)則；規(guī)則在一定的時(shí)間內(nèi)重復(fù)。
當(dāng)用戶搜索某一醫(yī)院時(shí)，算法會(huì)提供關(guān)于該醫(yī)院所具有的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并將推薦概率高的n個(gè)醫(yī)生推薦給用戶，用戶從這n個(gè)醫(yī)生中選擇適合自己病情的醫(yī)生，此時(shí)就會(huì)導(dǎo)致所用規(guī)則的推薦概率發(fā)生改變。如此循環(huán)，系統(tǒng)會(huì)有針對(duì)性地向用戶推薦醫(yī)生，提高醫(yī)院與醫(yī)生的知名度，并且提高推薦的準(zhǔn)確率。
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
本應(yīng)用由配置在Windows操作系統(tǒng)上的Tomcat服務(wù)器提供Web服務(wù)，客戶端應(yīng)用使用HTTP協(xié)議進(jìn)行訪問(wèn)獲取信息?？蛻舳藨?yīng)用采用Eclipse為Android客戶端開(kāi)發(fā)工具，Myeclipse 10為服務(wù)端開(kāi)發(fā)工具，具有應(yīng)用顯示與后臺(tái)程序和服務(wù)端程序相分離，使得整個(gè)應(yīng)用框架清晰、易于維護(hù)、擴(kuò)展性強(qiáng)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用存儲(chǔ)過(guò)程處理應(yīng)用中的業(yè)務(wù)流程，避免了寫(xiě)在服務(wù)器代碼中而出現(xiàn)的頻繁編譯與部署等弊端，提高其維護(hù)性。本系統(tǒng)錄入了山西省晉中市榆次區(qū)的各個(gè)醫(yī)院信息，推薦結(jié)果界面如圖4和圖5所示。圖4為該應(yīng)用的首頁(yè)展示，其中醫(yī)院專區(qū)的結(jié)果為根據(jù)用戶屬性信息推薦的兩個(gè)醫(yī)院；圖5為在醫(yī)院類別中搜索診所得出的推薦列表。
5 結(jié) 語(yǔ)
目前醫(yī)療信息服務(wù)中的信息化進(jìn)程相對(duì)落后，基于位置針對(duì)醫(yī)院及其科室的推薦系統(tǒng)還比較少見(jiàn)，不論是用戶的訪問(wèn)記錄還是評(píng)價(jià)反饋都較難獲取，因此如何應(yīng)對(duì)應(yīng)用的“冷啟動(dòng)”問(wèn)題對(duì)于LBS醫(yī)療信息服務(wù)推薦系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。本文提出了基于規(guī)則的醫(yī)療推薦，不僅會(huì)降低用戶學(xué)習(xí)成本，還不存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題。本文給出所提出推薦系統(tǒng)的流程圖，并對(duì)用戶的偏好進(jìn)行建模，基于此建立相應(yīng)的規(guī)則庫(kù)，并對(duì)新產(chǎn)生的規(guī)則進(jìn)行定義。推薦系統(tǒng)的優(yōu)劣評(píng)價(jià)實(shí)質(zhì)上是很復(fù)雜的，依賴于應(yīng)用的使用程度及商業(yè)效果，系統(tǒng)最終會(huì)通過(guò)在實(shí)踐應(yīng)用中進(jìn)行不斷的優(yōu)化。
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