申请/专利权人：中国电子工程设计院股份有限公司;北京大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118296225A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G16H10/60;G06F40/289;G06F40/284;G06F16/36;G16H20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明涉及一种基于多特征学习的失智照护方案推荐方法及系统，包括分别计算各目标对象特征与各照护建议特征的匹配度和各照护问题特征与各照护建议特征的匹配度用于判断需求对象请求对应适合的照护建议特征，精准发掘针对个性化特征及核心问题的失智照护方案，解决稀疏性和冷启动问题，提升照护方案推荐的准确性和效率。从居家照护者遇到的实际问题出发，根据失智老人的个性化特征实现个性化整体照护方案推荐，该方案具备科学性、获取便捷性和居家可操作性。

主权项：1.一种基于多特征学习的失智照护方案推荐方法，其特征在于，包括：S1、依据照护方案历史数据提取建立推荐特征库，所述推荐特征库包括目标对象特征集合、照护问题特征集合与照护建议特征集合；S2、分别计算各目标对象特征与各照护建议特征的匹配度，生成第一匹配参数集，所述第一匹配参数集包括照护建议特征相对不同目标对象特征的采用率；S3、分别计算各照护问题特征与各照护建议特征的匹配度，生成第二匹配参数集，所述第二匹配参数集包括照护建议特征相对不同照护问题特征的采用率；S4、获取需求对象请求，所述需求对象请求包括需求对象信息和照护问题信息；S5、使用需求对象信息匹配目标对象特征集合，生成需求对象特征组，所述需求对象特征组包括若干匹配需求对象信息的目标对象特征；S6、使用照护问题信息匹配照护问题特征集合，生成需求问题特征组，所述需求问题特征组包括若干匹配照护问题信息的照护问题特征；S7、使用第一匹配参数集对应需求对象特征组计算生成第一建议得分集，所述第一建议得分集包括各照护建议特征相对需求对象特征组中所包含的目标对象特征的采用率；S8、使用第二匹配参数集对应需求问题特征组计算生成第二建议得分集，所述第二建议得分集包括各照护建议特征相对需求问题特征组中所包含的照护问题特征的采用率；S9、依据第一建议得分集和第二建议得分集选择照护建议特征集合中符合预设匹配条件的照护建议特征，并组合生成照护方案。

全文数据：

权利要求：

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