公开(公告)号：CN111104434A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911162454.8

申请日：2019-11-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐畅 ,  王家琛 ,  祝烈煌 ,  张川 ,  张璨 ,  产子健

IPC: G06F16/2457 ,  G06F21/57 ,  G06F21/62 ,  G16H40/20

Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护多级属性相似度的电子医疗推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。可信医疗机构将加密后的医生信息及密钥分别发给服务器和用户，用户需求和医生信息都用多级属性进行表示，用户向服务器发出医疗服务请求，服务器根据用户需求和医生信息进行匹配，具体采用多级属性推荐，对于用户需求和医生信息采用隐私保护的相似度方法。所述方法采用多级属性进行信息标注，如医生的职称属性可分为初级医师、中级医师、高级医师和特级医师四个级别，分别用数字1、2、3、4进行表示；并依据用户关注属性的权值进行推荐，使得推荐结果更加合理效率上有很大的提升，可以实现更加高效的电子医疗推荐。

公开(公告)号：CN109300540B

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN201811232958.8

申请日：2018-10-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐畅 ,  王家琛 ,  祝烈煌 ,  张川

IPC: G16H40/20 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中的隐私保护医疗服务推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。该推荐方法主要是根据用户需求与医生信息的相似度以及医生的信誉分数来进行推荐，具体来说包括相似度计算、医生推荐以及医生信誉分数计算三部分。相似度计算即服务器根据用户需求向量与医生个人信息的向量进行相似度计算；医生推荐即服务器根据用户需求与医生信息的相似度和医生的相似度这两个因素进行医生推荐；医生信誉分数计算即服务器处理用户对医生的反馈评分并更新医生的信誉分数。本发明可实现密文下的相似度和信誉分数计算，实现了用户个人信息在推荐过程中的隐私保护。

公开(公告)号：CN111104434B

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN201911162454.8

申请日：2019-11-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐畅 ,  王家琛 ,  祝烈煌 ,  张川 ,  张璨 ,  产子健

IPC: G06F16/2457 ,  G06F21/57 ,  G06F21/62 ,  G16H40/20

Abstract: 本发明涉及一种基于隐私保护多级属性相似度的电子医疗推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。可信医疗机构将加密后的医生信息及密钥分别发给服务器和用户，用户需求和医生信息都用多级属性进行表示，用户向服务器发出医疗服务请求，服务器根据用户需求和医生信息进行匹配，具体采用多级属性推荐，对于用户需求和医生信息采用隐私保护的相似度方法。所述方法采用多级属性进行信息标注，如医生的职称属性可分为初级医师、中级医师、高级医师和特级医师四个级别，分别用数字1、2、3、4进行表示；并依据用户关注属性的权值进行推荐，使得推荐结果更加合理效率上有很大的提升，可以实现更加高效的电子医疗推荐。

公开(公告)号：CN109300540A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201811232958.8

申请日：2018-10-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐畅 ,  王家琛 ,  祝烈煌 ,  张川

IPC: G16H40/20 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种电子医疗系统中的隐私保护医疗服务推荐方法，属于医疗服务推荐以及隐私保护技术领域。该推荐方法主要是根据用户需求与医生信息的相似度以及医生的信誉分数来进行推荐，具体来说包括相似度计算、医生推荐以及医生信誉分数计算三部分。相似度计算即服务器根据用户需求向量与医生个人信息的向量进行相似度计算；医生推荐即服务器根据用户需求与医生信息的相似度和医生的相似度这两个因素进行医生推荐；医生信誉分数计算即服务器处理用户对医生的反馈评分并更新医生的信誉分数。本发明可实现密文下的相似度和信誉分数计算，实现了用户个人信息在推荐过程中的隐私保护。