盛晴晴 謝星宇 王珍 蔣賈神 徐倩

摘要：文章采用移動互聯網技術以及協同過濾的推薦算法，構建智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺。通過文獻檢索以及互聯網查詢等手段，對市場上的中醫(yī)養(yǎng)生移動應用程序進行了調研。對市場具有代表性的中醫(yī)養(yǎng)生移動應用程序的主要功能、服務方式以及發(fā)展的優(yōu)勢和不足進行總結，并給出了一個智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺的設計與實現的方案。中醫(yī)養(yǎng)生移動應用程序的出現，不僅為人們的生活提供了便捷服務，還豐富了人們的養(yǎng)生知識，同時中醫(yī)養(yǎng)生移動應用程序強大的信息服務和傳播能力也在很大程度上傳播了傳統的中醫(yī)文化，宣揚了中醫(yī)康復理療的強大效果。

關鍵詞：中醫(yī)養(yǎng)生；移動互聯網；智能；個性化推薦

近年來，因上網便利、易攜帶，手機、平板電腦等移動設備迅速普及。作為移動通信與傳統互聯網技術的有機結合物——移動互聯網，它將移動設備和互聯網聯系了起來，更進一步提升了信息訪問的便攜性[1]。移動應用程序（ MobileApplications，APP）是指安裝在移動設備上的應用程序，一般會通過移動互聯網連接到后臺服務器獲得服務端的數據和計算能力的支持[2]。

中醫(yī)養(yǎng)生主要指以頤養(yǎng)身心、增強體質、預防疾病、延年益壽為目的，所進行的保健活動[3]。而移動互聯網強大的信息服務與傳播能力，正是中醫(yī)養(yǎng)生領域所需要的，所以隨著移動互聯網的迅速發(fā)展和移動APP的大量涌現，移動醫(yī)療展現出巨大前景[4]。

1 中醫(yī)養(yǎng)生平臺現狀

隨著智能手機的普及以及移動互聯網的發(fā)展，關于中醫(yī)養(yǎng)生的APP產品逐漸增加。目前，應用面比較廣的養(yǎng)生APP可以歸納為3類：“中醫(yī)養(yǎng)生”“健康養(yǎng)生”“過日子”。

“中醫(yī)養(yǎng)生”APP，主要為用戶提供了有關中醫(yī)體質方面的知識，其中從形成原因、形體特征、精神特征、心理特征、外貌特征、常見癥狀、易患疾病、體質分型、適應能力這9個方面分析了各個體質。之后又根據每種體質給出了相應的調養(yǎng)法則，調養(yǎng)法則又分為精神調養(yǎng)、起居調養(yǎng)、運動調養(yǎng)、飲食調養(yǎng)、藥物保健。雖然理論知識非常全面，但人機交互性差，內容一成不變，較為死板。

“健康養(yǎng)生”APP將養(yǎng)生知識進行了模塊劃分，例如按摩推拿、經絡、食補食療、糖尿病、亞健康等，用戶可以根據自己的身體狀況以及養(yǎng)生興趣選擇相應的模塊。系統會在用戶登錄的時候根據用戶的選擇推送相應的文章。雖然這個軟件可以為用戶提供個性化服務，但推送的消息過于繁復，并且針對養(yǎng)生內容功能較少。

“過日子”是由活法兒網推出的APP，是目前為止一款較為完整APP。在用戶注冊后，會先為用戶進行中醫(yī)體質測試，然后根據用戶中醫(yī)體質測試的結果，在首頁中給出調理方案。除此之外，這個系統還包括飲食模塊，針對用戶的體質推薦適宜的食材。同時還設有“調養(yǎng)”這一模塊，就一些常見身體狀況（比如小兒鼻塞、婦女痛經、消化不良等）給出形成原因、生活建議等，但是只限于食療的養(yǎng)生方案顯得單一。

分析以上3類代表性的APP可以看出，目前的中醫(yī)養(yǎng)生APP平臺還僅僅局限于問卷調查、養(yǎng)生知識學習的層面上，也會有一定的養(yǎng)生知識推送，但是缺乏精準知識推送、智能個性化養(yǎng)生方案定制。

2 中醫(yī)智能養(yǎng)生平臺開發(fā)技術

智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺以個性體測試、精準知識推送、智能個性化養(yǎng)生方案定制為目的，是以APP形式運行的智能中醫(yī)養(yǎng)生系統。平臺采用3層架構的體系結構，表現層主要用于推薦養(yǎng)生文章、推薦養(yǎng)生方案、供用戶瀏覽論壇內容等；業(yè)務邏輯層主要是針對用戶的訪問請求，對數據進行操作；數據訪問層主要用于放置用戶信息數據庫，養(yǎng)生文章信息數據庫，論壇信息數據庫，養(yǎng)生食譜數據庫，體質測試數據庫等數據（見圖1）。

在訪問操作中，客戶端發(fā)送請求至服務器端，服務器將請求信息發(fā)送至Servlet，Servlet生成響應內容并將其傳給服務器。服務器端采用JTDS技術連接數據庫，進行數據庫查詢，再將查詢結果采用JSON技術進行數據格式的轉換，通過智能推薦引擎智能產生智能推薦結果，服務器將響應結果返回給客戶端。

其中，智能推薦引擎是最為關鍵的技術之一。對于推薦系統的研究有很多，提出的推薦算法也有很多，主流的推薦算法包括基于內容的推薦、協同過濾推薦、混合推薦[5]。對于推薦算法，不同的分類標準可以得到不同的分類結果，其中協同過濾推薦算法是目前推薦系統中最為成功的推薦技術[6]。

智能中醫(yī)養(yǎng)生APP中主要把用戶屬性（其中包括用戶體質，用戶的興趣話題，用戶的性別及年齡）和文章的標簽（管理員會將數據庫中的所有文章進行分類并給以標簽）進行量化后再進行相似度的計算，系統將按照相似度的大小進行降序推送。除此之外，系統還會計算用戶與用戶興趣度的相似度，進行基于用戶的推送。其中所有的相似度算法都采用余弦相似度算法，計算公式為：這個方法首先將個體的指標數據映射到向量空間，然后通過測量兩個個體向量之間的內積空間夾角余弦值來度量它們之間的相似性[7]。計算結果的范圍應為[-l，1]，其中兩向量間的夾角越接近0?，即計算結果越接近1，則說明兩者的相似度越高。相反的，其中兩向量間的夾角越接近180?，即計算結果越接近0，則說明兩者的相似度越低。

3 中醫(yī)智能養(yǎng)生平臺開發(fā)

智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺在功能上主要分為五大模塊，分別是養(yǎng)生知識推薦模塊，個性化養(yǎng)生方案模塊。養(yǎng)生知識論壇模塊，用戶信息管理模塊，賬號管理模塊（見圖2）。

3.1養(yǎng)生知識推薦模塊

養(yǎng)生知識推薦模塊主要包括瀏覽文章、收藏文章、訂閱標簽、個性化推薦4個功能。對于沒有登錄賬號的用戶，只具有瀏覽文章的功能，若此時收藏文章或者訂閱文章時，系統都會提醒用戶進行登錄。而用戶在登錄后，系統會根據用戶的訂閱標簽、用戶信息（包括年齡、性別等）以及用戶的中醫(yī)體質智能推薦養(yǎng)生文章。

3.2個性化養(yǎng)生方案模塊

個性化養(yǎng)生方案模塊主要分成兩個部分：食療養(yǎng)生方案和運動養(yǎng)生方案。食療養(yǎng)生是從家常菜、涼菜、養(yǎng)生粥、熱菜、小吃、飲品、蒸菜、主食8個方面對用戶的身體進行調養(yǎng)，系統會根據用戶的中醫(yī)體質推薦適合用戶身體健康的菜品。運動養(yǎng)生是指系統會根據用戶的中醫(yī)體質推薦適合用戶的運動，其中包括太極拳、瑜伽等運動方式。

3.3養(yǎng)生知識論壇模塊

養(yǎng)生知識交流論壇模塊的設計類似于新浪微博，論壇主要有4個功能：瀏覽帖子、發(fā)帖、評論及轉發(fā)。用戶在論壇中可以發(fā)帖發(fā)表感想、自由地交流自己的養(yǎng)生經驗，也可以分享轉發(fā)自己看到的一些好的養(yǎng)生文章，或者養(yǎng)生帖。

3.4用戶信息管理模塊

在用戶信息管理模塊中，設有修改自基本信息（例如頭像、昵稱等），查看瀏覽文章記錄，查看收藏記錄，填寫自己的健康信息等功能，除此外，還設有中醫(yī)體質測試的功能，主要是用戶填寫一份中醫(yī)體質測試題（本測試是根據《中醫(yī)體質量表》[8]以及《中醫(yī)體質分類與判定》[9]的體質判定標準研發(fā)而成），系統后臺會按照一定的算法計算，最后將體質測試結果反饋給用戶。

3.5賬號管理模塊

賬號管理模塊提供給用戶注冊及登錄功能。為了提高用戶賬號的安全性，注冊號碼時系統要求輸入手機號碼，以及驗證碼。智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺提供給用戶多種登錄方式，其中包括QQ登錄、微信登錄及手機號一鍵登錄。

4結語

本文在移動互聯的基礎上提出了智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺設計方案和實現方法，同時詳細闡述了該系統的具體框架和平臺結構。并通過移動互聯網對中醫(yī)養(yǎng)生知識進行數字化管理以及個性化推薦[10]。智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺不僅可以智能地向用戶推薦中醫(yī)養(yǎng)生知識，幫助用戶健康養(yǎng)生，還根據每個人的體質、年齡等個人信息推薦個性化養(yǎng)生方案，使得用戶養(yǎng)生事半功倍。雖然隨著智能推薦引擎的應用，智能中醫(yī)養(yǎng)生平臺推送的中醫(yī)養(yǎng)生知識更加符合用戶的需求，但智能推薦引擎依然存在進一步完善與研究工作，應該更加充分地利用用戶的身體健康信息，例如用戶的過往病史、家族遺傳病、過敏史等信息，對推薦給用戶的養(yǎng)生方案做進一步的改進。

[參考文獻]

[1]吳吉義，李文娟.移動互聯網研究綜述[J]中國科學（信息科學），2015 （1）：45-69.

[2]羅仁.美國移動醫(yī)療APP：新穎到主流之路[J]中華醫(yī)學信息導報，2014 （11）：18

[3]文穎娟，陳夢園中醫(yī)養(yǎng)生探幽[J]中華中醫(yī)藥雜志，2012 （12）：3125-3129.

[4]于彤，崔蒙.基于移動互聯網的中醫(yī)養(yǎng)生知識服務研究[J].中國數字醫(yī)學，2016 （2）：29-30，45

[5]夏培勇個性化推薦技術中的協同過濾算法研究[D].青島：中國海洋大學，2011.

[6]冷亞軍協同過濾技術及其在推薦系統中的應用研究[D]合肥：合肥工業(yè)大學，2013.

[7]陳大力，沈巖濤基于余弦相似度模型的最佳教練遴選算法[J]東北大學學報，2014 （12）：1697-1700

[8]朱燕波，王琦，折笠秀樹.中醫(yī)體質量表的信度和效率評價[J].中國行為醫(yī)學科學，2007 （7）：651-654

[9]中國中醫(yī)藥學會中醫(yī)體質分類與判定[M]北京：中國中醫(yī)藥出版社，2009.

[10]王彥杰.社區(qū)居民衛(wèi)生檔案的建立和數字化管理[J]中國醫(yī)藥學院，2016 （36）：389.