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一种基于知识图谱的线下医药零售精准推荐技术

摘要

本发明提供了一种基于知识图谱的线下医药零售精准推荐技术。所述技术是基于医药知识图谱,主要包括:疾病、中西药品、人群、保健品等实体,以及实体之间的关联关系,主要包括:禁忌关系、相互作用关系、包含关系、伴随关系、辅助关系、从属关系等。通过基于密度聚类的人群标签生成算法生成人群集合,其中包含了人群类别标签和属于各个标签下的医药商品。然后根据用户购买的药品组合对目标用户打标签,最后根据标签计算用户的兴趣度,生成推荐结果列表。该技术能够解决医药零售企业在进行精准推荐时所遇到的用户数据的稀疏性与种类单一问题,而且该技术基于的医药知识图谱还可以解决医药商品的特殊性问题、用户医药领域知识缺乏问题,能够满足线下医药零售环境中绝大部分精准推荐服务需求,具有很强的市场竞争力和广阔的应用前景。

著录项

  • 公开/公告号CN108804419A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN201810495881.7

  • 发明设计人 邹京甫;秦拯;张吉昕;

    申请日2018-05-22

  • 分类号G06F17/27(20060101);G06F17/30(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路湖南大学

  • 入库时间 2023-06-19 07:08:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-12-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20180522

    实质审查的生效

  • 2018-11-13

    公开

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