移动社交网络中的医药评级预测与推荐及云浏览器创新探索
移动社交网络医药评级与推荐
在我们的日常生活中,移动社交活动无处不在,像Facebook和Twitter等平台已经深入人们的生活。在移动社交推荐领域,评级预测和物品推荐是两大主要研究课题。在医疗健康领域,对于新患者而言,其他患者分享的用药经验能帮助他们在选择药物时做出更明智的决策。然而,如何利用移动社交推荐机制高效预测药物评级,并向合适的患者推荐相关药物,仍是一大挑战。
移动社交评级网络
移动社交评级网络(MSRN)被定义为一个六元组 $\Omega = \lt \varphi, \delta, \lambda, \Phi, \Delta, \Lambda \gt$ :
- $\varphi$ :代表特定患者;
- $\delta$ :代表特定药物;
- $\lambda$ :代表特定位置;
- $\Phi$ :表示患有相同疾病或症状的不同患者之间的社交关系,其中 $\varphi_{ij} \in \Phi$ 表示患者 $i$ 和 $j$ 之间的关系;
- $\Delta$ :是一个三元组 $\lt \varphi, \delta, \frac{R_{\delta}}{\tau} \gt$ ,其中 $R_{\delta}$ 是患者 $\varphi$ 对药物 $\delta$ 的评级(如星级、进度条标记),$\tau$ 是从其他患者对该药物评级到当前时刻的平均时间间隔;
- $\Lambda$ :是一个三元组 $\lt \varphi, \lambda, R_{\lambda} \gt$ ,表示患者 $\varphi$ 对位置 $\lambda$ 的评级(如距离