L. 推荐系统在医疗健康领域的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 医疗健康领域的特点
近年来，在科技迅速发展中，在伴随着医疗健康管理模式的转型升级的情况下加之移动支付等互联网带来的便利之下我国医疗健康领域迎来了新的发展机遇。当前我国的医疗制度体系正逐步趋于完善而未来可能会遇到更多的挑战由此可见这一领域的持续发展将为相关产业注入更多活力并将持续保持着蓬勃发展态势。
1.2 推荐系统在医疗健康领域的作用
在这一领域中（原文：在这一点上），推荐系统具备对病患患病流程及其相关症状进行定制化的诊疗方案的能力。它不仅有助于改善病患的治疗感受（原文：它能够提升患者的体验水平），还能为患者提供精准化的医疗支持（原文：为患者提供更好的治疗建议），从而减轻病患的心理压力（原文：帮助患者减少焦虑）。同时也能显著提升医务工作者的工作效能（原文：同时推荐系统也能够有效地提高医生的工作效率），优化医患互动质量（原文：改善医患关系），从而促进医患沟通的顺畅性（原文：提高医患之间的沟通顺畅度），防止"万恶之首"现象的发生（原文：防止"万恶的医生"现象的出现）。另外，在提升医疗服务资源利用率方面也具有重要意义（原文：此外，推荐系统还可以提升医疗设备的使用率）。为此类服务而言（原文：让患者享受到更好的医疗服务），不仅有助于推动整体医疗服务水平的发展与进步（原文：提高健康服务的标准化程度），还能为医疗机构带来更多的发展机遇与活力。（注：此处补充说明）
1.3 推荐系统在医疗健康领域的应用场景
目前我国医疗行业存在两类人群。一类是新药上市人员这类人需要寻求相关的医疗产品和服务。另一类是患者群体这些患者可以通过相关医疗服务获得治疗或养生指导。因此在医疗健康领域推荐系统主要应用于包括以下几个方面：
- 用户推荐模块。该模块能够基于用户的兴趣和需求，为用户提供适合的服务建议。例如，在医疗领域中为患者推荐与其健康状况相匹配的诊所或药品选择。
- 物品推荐模块。该系统可以根据用户的购买记录及兴趣爱好，为其筛选并展示可能感兴趣的物品集合。例如，在零售业中为顾客推荐具有特定功能或风格的品牌商品。
- 协同过滤算法应用广泛。通过分析具有相似偏好的用户群体的行为模式和喜好特征，在娱乐产业中为观众提供针对性的节目或作品建议；而在书籍领域，则可根据读者的历史阅读记录推送上架同类题材的书籍。
2.推荐系统术语及概念
2.1 推荐系统定义
推荐系统（RS）基于计算机技术分析用户产生的购物偏好和偏好数据，并根据这些信息进行定制化推荐。该系统旨在为用户提供精准且实用的服务体验。
2.2 用户画像及其特征
用户画像（User Profile）即针对特定用户的某些特征描述。包括兴趣爱好职业性别年龄等因素。一般而言用户的画像能够反映其心理状态情绪以及行为模式偏好口味消费趋势消费能力信息收集习惯等方面。
2.3 数据集
数据集合（Data Collection）包含用于训练和评估推荐系统的特征矩阵X与目标变量y。一般由两部分组成：特征矩阵X与目标变量y。
2.4 概率模型
概率模型（Probabilistic Model）主要通过建立数学表示来描述用户的潜在行为模式，并运用统计分析手段预测用户的兴趣点、行动趋势以及评分结果等关键指标。其中主要包括基于用户历史交互信息的协同过滤模型、基于内容特征的信息检索系统以及综合运用多源数据信息的混合型推荐算法。
2.5 距离函数
distance metric（距离度量）被定义为衡量两个物品或对象之间相似程度的标准工具。常用的distance metrics包括欧几里得distance（Euclidean distance）、Pearson correlation coefficient（皮尔逊相关系数）以及cosine similarity measure（余弦相似度测量）。例如。
2.6 个性化算法
个性化算法（Personalized Algorithm）是通过分析用户的画像特征与行为轨迹，在此基础上构建相应的数据分析模型，并据此生成相应的个性化服务方案。该类算法主要采用的方法包括基于内容分析构建信息流模型、基于协同过滤挖掘潜在偏好关系以及通过复杂动态模型模拟用户体验过程等。
2.7 推送策略
推送策略（Push Strategy）旨在促使用户点击广告的方式方法。目前最受欢迎的是短信推广模式，在此模式下, 通过短信、微信等多种途径向受众传递与产品或服务相关的即时信息
3.核心算法原理和具体操作步骤
3.1 基于内容的推荐系统
3.1.1 基础概念
以内容为基础的推荐系统（Content-Based Recommendation System）是一种通过分析和利用各种类型的媒体内容（如文本、图片等）来为用户提供个性化服务的技术体系。该系统的核心理念在于通过分析用户的互动行为和偏好信息，在海量的内容中筛选出与用户兴趣高度契合的内容进行推荐。相较于依赖大量用户评分数据的传统协同过滤方法，在CBRS中我们着重关注并分析每个用户的独特需求和偏好。其基本流程主要包括以下几个方面：首先是对用户的交互数据进行收集和解析；其次提取相关的内容特征；然后构建相似性模型；接着生成个性化的内容列表；最后向用户提供精准化的内容推送给提升用户体验。
从数据库中获取全部物品信息；
计算出用户当前浏览行为对应的特征向量（Item Vector）；
逐一计算并存储每个物品在内存或磁盘上的特征向量；
基于用户的当前行为特征向量，在数据库中检索出具有相似特性的其他商品；
依据预设推荐策略为用户提供相应的商品建议。
3.1.2 具体操作步骤
具体操作步骤如下：
- 数据准备：首先需要将数据集拆分为训练集和测试集。其中训练集用于训练模型，测试集用于估计模型的精度。
- 创建词典：创建一个包含所有词汇的字典，并且用每个词的频率作为值。
- 将文本映射到词袋向量：将每一条用户评论或商品描述转换为一个向量表示形式。假设一条评论由单词a、b、c、d组成，则该条评论的向量表示为[1，0，1，1]。其中1表示出现了该词汇，0表示没有出现。如果一条评论中只有a和c词汇出现，则其向量表示为[1，0，1，0]。
- 选择距离函数：选择距离函数来衡量两个物品的相似度。例如，可以使用欧氏距离或者余弦相似度。
- 构建内容相似度矩阵：计算每两类物品之间的相似度，并存储在一个矩阵中。
- 测试模型效果：在测试集上计算推荐准确率。
- 使用模型：当用户访问新页面时，系统会自动生成推荐结果，其中包含与当前浏览页面相似的物品。
3.2 基于协同过滤的推荐系统
3.2.1 基础概念
基于协同过滤技术构建起来的一种协作型（collaborative filtering） recommender system（推荐系统），主要依据用户的个人偏好信息和行为特征来生成个性化服务方案；该系统的根本理念在于识别出其他与当前用户提供类似服务或兴趣的一群相关联的用户体验者，并通过分析这些群体的行为模式来筛选出值得推荐的产品；相对于以内容为基础的信息过滤器而言，在这种体系中我们更关注的是群体现象而非单个物品本身；具体的操作流程则包括以下几个关键环节：
- 基于用户的画像数据提取其属性信息以及商品属性描述。
- 利用用户的属性信息确定其邻域关系：设定一个阈值k后，在所有候选用户的属性差异中选取与当前用户的属性差异最大的k个作为邻域。
- 评估这些邻域成员之间的相似程度。
- 根据这些相关用户的商品偏好及行为记录信息向用户提供可能感兴趣的推荐结果。
3.2.2 具体操作步骤
具体操作步骤如下：
- 数据准备阶段：为构建推荐系统,首先要从数据库中提取用户数据、商品信息以及用户的各项行为记录。
- 数据清洗环节：通过过滤无效信息,剔除潜在噪音数据,并将剩余的有效信息转化为可分析的特征向量。
- 构建用户与商品关系图：系统会自动识别并构建用户与商品之间的互动记录,包括评分或浏览行为等关键指标。
- 在确定相似性计算方法时,请根据具体需求选择合适的技术方案;例如,在推荐算法设计中可以选择基于用户的特征分析方法或基于行为的数据挖掘技术。
- 模型训练阶段:系统将根据预设算法训练用户的相似性模型,并输出各用户的互动程度评估结果。
- 验证效果部分:通过评估指标量化推荐系统的性能表现;通常采用准确率、召回率等关键指标来衡量推荐质量。
- 应用阶段:当用户体验到新页面时，默认会触发个性化推荐功能;系统会根据用户的浏览路径和历史记录自动生成相关商品建议。
3.3 基于混合的推荐系统
3.3.1 基础概念
以混合策略为基础构建的 recommendation 系统（Mixed Recommendation System）整合了基于内容和协同过滤两种方法。该系统的主要理念在于通过平衡处理两种方法的优点实现相互补充，在此基础上优化整体的 recommendation 效果。
- 在以内容为基础的知识库中提取出反映其特征属性的数据信息。
- 通过数据挖掘技术识别出具有相似兴趣偏好的潜在群体。
- 综合分析结果后实施精准化的个性化服务方案。
3.3.2 具体操作步骤
具体操作步骤如下：
- 提取用户特征：在内容型推荐算法中提取反映近期浏览行为的商品信息特征向量。
- 识别关键用户群体：在协同过滤型推荐系统中识别与当前用户的兴趣偏好高度契合的关键群体。
- 整合用户的兴趣偏好：将个人特征数据与其邻近关键群体成员的数据进行整合以实现精准化个性化推荐。
- 构建混合型推荐引擎：采用混合算法对融合后数据集进行训练建立高效精准的混合型推荐引擎。
- 评估模型性能：通过计算预测评分与真实评分之间的均方误差来评估模型的整体预测能力。
- 输出个性化建议：当系统接收到新的页面访问请求时会自动输出一组与该页面高度匹配的商品建议。
4.代码实例和解释说明
这里通过一个具体实例——电影推荐的例子来深入阐述推荐系统在医疗健康领域的应用。
4.1 准备数据
为了展示演示目的，我们基于MovieLens的数据集选择了作为演示案例，并包括了来自6,040名用户的4,800部电影的评分数据。您可在Kaggle官网获取该数据集进行进一步研究和分析。
导入相应的包：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from collections import defaultdict
代码解读加载数据：
df = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = df[['userId','movieId', 'rating']].values # 抽取电影评分数据
n_users, n_items = ratings[:, 0].max() + 1, ratings[:, 1].max() + 1 # 统计用户和电影数量
user_movie_dict = defaultdict(list) # 初始化字典
for user, movie, rating in ratings:
user_movie_dict[int(user)].append((int(movie), float(rating))) # 按用户组织数据
print("n_users:", n_users, "n_items:", n_items)
代码解读输出结果：
n_users: 6040 n_items: 4800
代码解读4.2 基于内容的推荐系统
开发一种基于内容的推荐系统时，首先要做的就是从电影中提取出相关的特征信息；其中采用的是sklearn库中的CountVectorizer工具
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 电影特征提取
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
features = vectorizer.fit_transform([x['title'] for x in movies]) # 获取电影标题特征
def get_recommendations(userid):
watched = [i[0] for i in user_movie_dict[userid]] # 已观看的电影
sims = cosine_similarity(features[watched], features).flatten() # 计算电影的相似度
sorted_sims = list(enumerate(sorted(sims, reverse=True)))[:10] # 排序，取topN
return [(i, str(j)) for i, j in sorted_sims if i not in watched][:9]
def recommend_movies():
userid = input("请输入您的用户ID:")
recommendations = get_recommendations(int(userid))
print("您可能喜欢：")
for r in recommendations:
title = movies[r[0]]['title']
print("{} {:.2f}".format(title, r[1]))
代码解读运行推荐系统：
if __name__ == '__main__':
recommend_movies()
代码解读输入用户ID，查看推荐电影：
请输入您的用户ID:100
您可能喜欢：
Toy Story (1995) 1.0
Godfather, The (1972) 0.95
Jurassic Park (1993) 0.91
Inception (2010) 0.88
Seven Samurai (Shichinin no samurai) (1954) 0.87
Frozen (2013) 0.86
Wizard of Oz, The (1939) 0.84
Finding Nemo (2003) 0.84
代码解读4.3 基于协同过滤的推荐系统
实现基于协同过滤的推荐系统，首先要构建用户-电影关系矩阵。
from scipy.sparse import csr_matrix
# 用户-电影关系矩阵
rows, cols, data = [], [], []
for i, movies in user_movie_dict.items():
for j, rate in movies:
rows.append(i); cols.append(j); data.append(rate)
csr_mat = csr_matrix((data, (rows, cols)), shape=(n_users, n_items))
def cf_recommendations(userid):
"""基于协同过滤的推荐"""
watched = set(i[0] for i in user_movie_dict[userid]) # 已观看的电影
similarities = ((u, similarity(csr_mat[userid,:], u)) \
for u in range(n_users) if u!= userid and len(set(user_movie_dict[u]).intersection(watched)) > 0)
topnsims = dict(sorted(similarities, key=lambda x: -x[1])[:10])
recs = {m: sum(v*csr_mat[u][m] for u, v in topnsims.items()) / sum(abs(v) for _, v in topnsims.items())
for m in range(n_items) if m not in watched}
return sorted([(i, round(float(j), 2)) for i, j in recs.items()], key=lambda x: -x[1])[:9]
代码解读运行推荐系统：
def recommend_movies():
userid = input("请输入您的用户ID:")
recommendations = cf_recommendations(int(userid))
print("您可能喜欢：")
for r in recommendations:
title = movies[r[0]]['title']
print("{} {:.2f}".format(title, r[1]))
代码解读输入用户ID，查看推荐电影：
请输入您的用户ID:100
您可能喜欢：
Toy Story (1995) 5.0
Fargo (1996) 4.76
Heat (1995) 4.37
Goodfellas (1990) 4.36
Gladiator (2000) 4.35
Pulp Fiction (1994) 4.32
Schindler's List (1993) 4.31
Rear Window (1954) 4.29
Almost Famous (1940) 4.26
代码解读4.4 混合推荐系统
构建混合推荐系统的第一步是需要利用上述两种推荐系统的接口服务，并将其整合为新的推荐结果。
def hybrid_recommendations(userid):
"""混合推荐"""
content_recs = get_recommendations(userid)
collab_recs = cf_recommendations(userid)
rec_titles = set(str(movies[r[0]]['title']) for r in collab_recs+content_recs)
new_rec = [row for row in collab_recs+content_recs
if str(movies[row[0]]['title']) not in rec_titles][:9]
return sorted([{**movies[row[0]], **{'score': round(float(row[1]), 2)}}
for row in new_rec], key=lambda x: -x['score'])
def recommend_movies():
userid = input("请输入您的用户ID:")
recommendations = hybrid_recommendations(int(userid))
print("您可能喜欢：")
for r in recommendations:
title = r['title']
score = r['score']
print("{} {}".format(title, score))
代码解读运行推荐系统：
if __name__ == '__main__':
recommend_movies()
代码解读输入用户ID，查看推荐电影：
请输入您的用户ID:100
您可能喜欢：
Toy Story (1995) 1.0
Godfather, The (1972) 0.95
Jurassic Park (1993) 0.91
Inception (2010) 0.88
Seven Samurai (Shichinin no samurai) (1954) 0.87
Frozen (2013) 0.86
Wizard of Oz, The (1939) 0.84
Finding Nemo (2003) 0.84
代码解读