【摘 要】
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随着互联网技术的发展，“互联网+医疗”越来越普及。互联网开始和传统医疗相结合，依靠线上线下的方式给用户提供更完善的服务。然而，数据量的增大使得线上数据处理越来越困难，导
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随着互联网技术的发展，“互联网+医疗”越来越普及。互联网开始和传统医疗相结合，依靠线上线下的方式给用户提供更完善的服务。然而，数据量的增大使得线上数据处理越来越困难，导致“信息过载”，使得用户无法发现适合自身或感兴趣的信息。 移动健康医疗系统能够帮助用户关注自身健康信息，包括采集体征数据，健康数据可视化、分级医院搜索以及健康资讯推荐等。为了有效的帮助移动健康医疗系统在大数据中心发现对用户有用的信息，本文在移动健康医疗系统中集成了推荐系统。推荐系统是信息搜索、精准服务和信息过滤的重要手段，可以有效提高健康资讯的效率和准确性。 本文首先介绍了移动健康医疗系统的整体框架和推荐系统的基本算法。对移动健康医疗系统中的推荐算法进行了研究，在传统的二分网络推荐算法的基础上，提出了一种多层二分网络推荐算法(Multi-bipartite Network Projection，MNP)，并从数学理论以及算法实现上全面的阐述了该算法。最后通过仿真实验，在移动健康医疗系统平台上验证了多层二分网络推荐算法的有效性。 本文的主要工作和创新点如下: (1)研究了成熟的推荐算法，并分析了各个算法的优缺点。根据移动健康医疗系统的需求，提出了适合该系统的多层二分网络推荐算法。 (2)多层二分网络推荐算法将用户评价标准扩展为“感兴趣”、“不感兴趣”和“未知”三种级别。同时，根据用户感兴趣的信息类别，将原有的“用户——信息”层改进为“用户——信息——类别”层，使置信度在移动健康医疗多层网络中可迭代传播，优化分级医疗资源的使用效率。并通过仿真实验，验证了多层二分网络推荐算法的有效性。 (3)成功搭建了移动健康医疗系统的客户端/服务器框架(Client/Server，C/S)。系统可在前端采集用户健康数据以及保存用户历史行为信息，通过移动网络或互联网传递至后台服务器，服务器根据大数据中心内保存的数据对用户进行分析，给用户推荐感兴趣的信息。
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