适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法。

背景技术

医药信息化是我国人口健康信息化和医药事业发展的重要组成部分，我国医药资源丰富，包括多种医药大数据，例如由电子医疗记录（EMR），放射影像，电子处方，检验结果，电子健康档案（EHR）等数据构成的大数据。其中，医药处方作为为患者诊断、预防或治疗疾病而开具的用药指令，具有其重要的意义。

目前，对于一些需要长期用药的患者来说，由于医院每次开具的药物和剂量是有限制的，因此可能需要定期按照医生开具的医药处方去药房拿药，而一个药房不一定完全具备患者所需的全部药品，也可能完全不具备患者所需的药品，此时患者需要到多个药房购买所需药品，可能会使患者花费较多的时间在采购药品上，购药效率低下。

因此，如何结合用户的购药需求自动生成采购推荐数据，协助用户快速、高效的采购所需药品成为了急需解决问题。

发明内容

本发明实施例提供一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法，可以结合用户的购药需求自动生成采购推荐数据，协助用户快速、高效的采购所需药品。

本发明实施例的第一方面，提供一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法，包括：

获取用户基于用户端上传的处方单，对所述处方单上的医药信息进行提取，得到药品数据信息，所述药品数据信息包括采购药品种类和各采购药品种类所对应的采购药品剂量；

调用电子地图，接收用户在电子地图上输入的目标位置，根据用户的当前位置、目标位置和初始角度在电子地图上生成药店搜索区域，基于所述采购药品种类对所述药店搜索区域内的药店进行搜索，得到备选药店；

根据所述药品数据信息对所述备选药店进行组合，得到满足采购条件的采购药店集合，根据所述采购药店集合、所述当前位置和所述目标位置生成各采购药店集合对应的采购距离；

获取各所述采购药店集合对应的药店数量 ，根据所述采购距离和所述药店数量生成各采购药店集合对应的推荐系数，获取所述推荐系数最大的采购药店集合作为参考药店集合推荐给用户。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，接收用户在电子地图上输入的目标位置，根据用户的当前位置、目标位置和初始角度在电子地图上生成药店搜索区域，基于所述采购药品种类对所述药店搜索区域内的药店进行搜索，得到备选药店，包括：

以所述当前位置为起点，所述目标位置为终点，生成直线参考方向；

基于所述起点和初始角度，确定位于直线参考方向第一侧的第一区域线，以及位于直线参考方向第二侧的第二区域线；

根据所述第一区域线和第二区域线生成药店搜索区域；

获取药店搜索区域内各药店的药品清单，将所述药品清单中包含所述采购药品种类的药店作为备选药店。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

获取各备选药店的药品清单中与所述采购药品种类对应的第一药品种类，以及各所述第一药品种类对应的第一药品剂量；

若存在所述第一药品种类少于采购药品种类，和/或所述第一药品种类对应的第一药品剂量少于相应的采购药品种类所对应的采购药品剂量，则生成补全信息；

基于所述补全信息获取第一药品种类中缺少的采购药品种类，以及第一药品剂量少于相应采购药品剂量所对应的采购药品种类作为补全药品种类，并获取各所述补全药品种类对应的补充剂量；

统计所述补全药品种类对应的补全种类数量，根据所述补全种类数量生成扩大角度，根据所述当前位置、所述扩大角度、所述第一区域线和所述第二区域线在电子地图上生成补充搜索区域；

获取所述补充搜索区域内各药店的补全药品清单，统计所有补全药品清单中与所述补全药品种类对应的选中药品种类，以及各选中药品种类对应的选中剂量；

若所述选中药品种类仍少于所述补全药品种类，和/或所述选中药品种类对应的选中剂量仍少于相应补全药品种类对应的补充剂量，则重复上述步骤，直至所述选中药品种类满足所述补全药品种类、且所述选中药品种类对应的选中剂量满足相应补全药品种类对应的补充剂量时停止搜索。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，统计所述补全药品种类对应的补全种类数量，根据所述补全种类数量生成扩大角度，包括：

根据所述补全种类数量和基准种类数量的比值生成角度调整系数，基于所述角度调整系数对初始角度进行调整，得到扩大角度；

通过以下计算模型计算扩大角度，

其中，

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述当前位置、所述扩大角度、所述第一区域线和所述第二区域线在电子地图上生成补充搜索区域，包括：

基于所述当前位置和扩大角度，确定位于所述第一区域线第一侧的第一补充线，以及位于所述第二区域线第二侧的第二补充线；

根据所述第一区域线和第一补充线生成第一补充搜索区域，根据所述第二区域线和第二补充线生成第二补充搜素区域。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

接收用户基于用户端对所述第一补充线或所述第二补充线的调整信息，根据所述调整信息得到调整角度，基于所述调整角度对所述补充搜索区域的区域范围进行调整；

其中，所述调整信息为第一补充线靠近或远离所述第一区域线，或第二补充线靠近或远离所述第二区域线，所述第一补充线对应的调整角度等于所述第二补充线对应的调整角度。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

若所述调整角度大于所述扩大角度，则将所述调整角度作为增大角度，若所述调整角度小于所述扩大角度，则将所述调整角度作为缩小角度；

统计预设时间段内所述增大角度对应的增大次数，以及所述缩小角度对应的缩小次数，根据所述增大次数和所述缩小次数对扩大角度权重值进行调整，得到调整后的调整权重值，基于所述调整权重值对计算模型进行调整；

通过以下公式计算调整权重值，

其中，

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述药品数据信息对所述备选药店进行组合，得到采购药店集合，包括：

获取各备选药店的药品清单中与所述采购药品种类对应的第一药品种类，以及各所述第一药品种类对应的第一药品剂量；

对第一药品种类满足采购药品种类，且第一药品剂量满足相应采购药品种类的采购药品剂量的一个或者多个备选药店进行归类，得到采购药店集合。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述采购药店集合、所述当前位置和所述目标位置生成各采购药店集合对应的采购距离，包括：

获取所述采购药店集合中各备选药店对应的采购位置，以及各所述采购位置与所述当前位置对应的采购距离，根据所述采购距离对所述采购药店集合中各备选药店进行升序排序，得到药店距离序列；

基于电子地图获取当前位置和所述药店距离序列中第一个备选药店之间的距离得到第一子距离，获取所述药店距离序列中相邻备选药店之间的距离得到第二子距离；

根据所述第一子距离和多个第二子距离，得到采购药店集合对应的采购距离。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述采购距离和所述药店数量生成各采购药店集合对应的推荐系数，包括：

根据基准采购距离和所述采购距离生成第一参考系数，根据基准药店数量和所述药店数量生成第二参考系数，基于所述第一参考系数和所述第二参考系数生成推荐系数；

通过以下公式计算推荐系数，

/>

其中，

本发明的有益效果如下：

1、本发明可以为用户推荐能够采买到处方单上所有药品的药店所组成的采购药店集合，可以协助用户快速买到所需的药品。本发明在生成采购药店集合时，会首先依据用户的当前位置、用户输入的目标位置以及初始角度生成一个药店搜索区域，然后对药店搜索区域内的药店进行搜索，并将该区域内具有处方单上所需要的药品种类的药店作为备选药店，这样可以缩小对药店进行搜索时的范围，减少对药店进行搜索时的数据处理量，提高对药店进行搜索时的效率。在得到备选药店后，本发明还会对备选药店进行组合，使用户可以依据组合后的药店集合购买到处方单上所有的药品，并且本发明还会依据组合后的药店集合所对应的采购距离和药店数量进行计算，得到每个药店集合所对应的推荐系数，将推荐系数最高的药店集合推荐给用户进行参考，可以协助用户快速买到所需的药品。

2、本发明在药店搜索区域内的药店不能够买齐处方单上的所有药品时，还会对药店搜索范围进行一个扩大处理，生成相应的补充搜索区域，并对该区域内的药店进行进一步的搜索，使得到的备选药店可以买齐处方单上所需要的所有药品，从而相应减少用户购买药品的次数。其中，在生成相应的补充搜索区域时，本发明会依据需要补全的药品种类所对应的数量生成相应的扩大角度，并基于药店搜索区域向外延展扩大角度后将扩大的区域作为补充搜索区域，并对该区域内的药店进行进一步的搜索，这样可以依据缺少的药品种类对补充搜索时的区域范围进行相应的调整，提高对药店进行搜索时的效率，并且还可以不用对原来的药店搜索区域内的药店进行重复搜索，可以减少对药店进行进一步搜索时的数据处理量，可以进一步提高对药店进行搜索时的效率。

3、本发明还会依据不同用户的使用习惯对补充搜索区域的区域范围进行调整，使对药店进行搜索时的搜索范围可以更加贴合不同用户的使用习惯。在调整时，本发明会首先获取预设时间段内用户对补充搜索区域的调整信息，该调整信息包括用户对补充搜索区域的区域范围进行增大或者缩小处理时的信息，并对预设时间段内用户进行增大或者缩小的次数进行统计，通过统计结果判断用户更倾向于对搜索区域进行增大处理还是缩小处理，从而对扩大角度所对应的权重值进行相应的增大或者减小处理，进而通过调整后的权重值对计算模型进行调整，使得通过计算模型计算出来的扩大角度可以与用户的使用习惯更加贴合。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法示意图；

图2为本发明实施例提供的搜索区域参考图；

图3为本发明实施例提供的一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理系统的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，是本发明实施例提供的一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理方法示意图，图1所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，简称：PDA）及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。包括步骤S1至步骤S4，具体如下：

S1，获取用户基于用户端上传的处方单，对所述处方单上的医药信息进行提取，得到药品数据信息，所述药品数据信息包括采购药品种类和各采购药品种类所对应的采购药品剂量。

在实际应用中，上述处方单可以是电子处方单，在对处方单上面的医药信息进行提取时，可以对处方单上的文字内容进行识别，从而得到处方单上开具的每种药品，以及每种药品相应的剂量。

需要说明的是，若医生开具的药物是医院的特制药，药店没有销售，只能去特定的医院买，这种情况下不适用于本方案。

S2，调用电子地图，接收用户在电子地图上输入的目标位置，根据用户的当前位置、目标位置和初始角度在电子地图上生成药店搜索区域，基于所述采购药品种类对所述药店搜索区域内的药店进行搜索，得到备选药店。

进一步的，在得到需要采购的药品种类，以及每种药品需要采购的剂量后，本方案会生成一个药店搜索区域用来搜索该区域内的药店中是否有售卖相应的药品，从而为用户提供一个相应的采购信息。

在生成相应的药店搜索区域时，可以依据用户的当前位置、用户想要去的目的地以及初始角度生成一个范围，将该范围内的区域作为药店搜索区域，并对该区域内的药店进行相应的搜索，这样可以相应减少对药店的搜索范围，使搜索到的药店与用户的当前位置以及目的地之间不会相距太远，缩短用户在药店进行采购的时间。

具体的，在上述实施例的基础上步骤S2的具体实现方式可以是：

S21，以所述当前位置为起点，所述目标位置为终点，生成直线参考方向。

参见图2，为发明实施例提供的搜索区域参考图，其中，A点可以是用户的当前位置，B点可以是用户输入的目标位置，即目的地，在生成直线参考方向时，可以以A点为起点，以B点为终点，生成相应的直线参考方向，即图2中连接A点和B点的虚直线。

S22，基于所述起点和初始角度，确定位于直线参考方向第一侧的第一区域线，以及位于直线参考方向第二侧的第二区域线，根据所述第一区域线和第二区域线生成药店搜索区域。

其中，直线参考方向的第一侧可以是直线参考方向的左侧，直线参考方向的第二侧可以是直线参考方向的右侧，初始角度可以是预先设置的角度值。

如图2所示，可以依据起点和初始角度，分别确定位于直线参考方向左侧的第一区域线，即图2中位于直线参考方向左侧的虚直线，以及位于直线参考方向右侧的第二区域线，即图2中位于直线参考方向右侧的虚直线，然后再依据第一区域线和第二区域线生成药店搜索区域，即图2中由第一区域线和第二区域线所形成的扇形区域。

S23，获取药店搜索区域内各药店的药品清单，将所述药品清单中包含所述采购药品种类的药店作为备选药店。

在对药店搜索区域内的药店进行搜索时，可以先获取到每个药店出售药品的药品清单，再将含有需要采购的药品的药店作为备选药店。

例如，如图2所示，若在药店搜索区域内搜索到两家含有需要采购的药品的药店，即药店C和药店D，则可以将这两家药店作为备选药店。

在实际应用中，由于药店搜索区域是有范围限制的，可能会出现药店搜索区域内的药店不能购买齐处方单上所有药品的情况。

因此，本发明在上述方案的基础上，还包括以下方案：

S24，获取各备选药店的药品清单中与所述采购药品种类对应的第一药品种类，以及各所述第一药品种类对应的第一药品剂量。

首先，本方案会得到每个备选药店中可以购买到的处方单上的药品，以及相应的库存量，即上述第一药品种类，以及每个第一药品种类对应的第一药品剂量。

S25，若存在所述第一药品种类少于采购药品种类，和/或所述第一药品种类对应的第一药品剂量少于相应的采购药品种类所对应的采购药品剂量，则生成补全信息。

其次，如果在所有备选药店都不能买全所需要的采购药品，和/或者所需要的采购药品缺少库存，本方案会生成相应的补全信息。

S26，基于所述补全信息获取第一药品种类中缺少的采购药品种类，以及第一药品剂量少于相应采购药品剂量所对应的采购药品种类作为补全药品种类，并获取各所述补全药品种类对应的补充剂量。

然后，本方案会依据补全信息得到需要补全的药品种类，以及相应的药品剂量，即上述补全药品种类，以及每个补全药品种类对应的补充剂量。

可以理解的是，需要补全的药品包括种类缺少的药品，以及剂量缺少的药品，因此本方案会将这两种情况下需要补全的药品都作为补全药品种类进行相应的补全。

S27，统计所述补全药品种类对应的补全种类数量，根据所述补全种类数量生成扩大角度，根据所述当前位置、所述扩大角度、所述第一区域线和所述第二区域线在电子地图上生成补充搜索区域。

进一步的，在得到补全药品种类后，本方案会依据补全药品种类的种类数量生成相应的扩大角度，在扩大角度所形成的区域内进一步搜索相应的药店。

在一些实施例中，上述扩大角度可由以下步骤得到：

根据所述补全种类数量和基准种类数量的比值生成角度调整系数，基于所述角度调整系数对初始角度进行调整，得到扩大角度。

可以理解的是，若需要补全的药品种类越多，说明缺少的药品也会相应越多，因此在搜索时可以依据需要补全的药品种类生成的扩大角度对继续搜索的区域范围进行调整。

通过以下计算模型计算扩大角度，

其中，

从上述公式中可以看出，补全种类数量

在得到扩大角度后，本方案还会基于以下步骤生成相应的补充搜索区域：

基于所述当前位置和扩大角度，确定位于所述第一区域线第一侧的第一补充线，以及位于所述第二区域线第二侧的第二补充线。

如图2所示，在确定补充搜索区域时，可以将位于第一区域线左侧的虚直线确定为第一补充线，并将位于第二区域线右侧的虚直线确定为第二补充线。

根据所述第一区域线和第一补充线生成第一补充搜索区域，根据所述第二区域线和第二补充线生成第二补充搜素区域。

然后再依据第一区域线和第一补充线生成第一补充搜索区域，即图2中位于药店搜索区域左侧的扇形区域，并依据第二区域线和第二补充线生成第二补充搜素区域，即图2中位于药店搜索区域右侧的扇形区域。

此外，在上述方案的基础上，本发明还包括以下方案：

A1,接收用户基于用户端对所述第一补充线或所述第二补充线的调整信息，根据所述调整信息得到调整角度，基于所述调整角度对所述补充搜索区域的区域范围进行调整。

可以理解的是，由于每个用户对药店进行搜索时的搜索习惯不一样，有的用户可能更偏向于大范围的搜索，有的用户可能更偏向于小范围的搜索，因此在得到补充搜索区域后还可以依据用户的使用习惯对其进行调整。

具体的，可以依据用户对第一补充线或第二补充线的调整，从而对补充搜索区域的区域范围进行调整。

A2,其中，所述调整信息为第一补充线靠近或远离所述第一区域线，或第二补充线靠近或远离所述第二区域线，所述第一补充线对应的调整角度等于所述第二补充线对应的调整角度。

在进行调整时，当第一补充线靠近第一区域线时，调整角度相对于扩大角度而言会小一些，说明此时用户将补充搜索区域的区域范围进行了缩小处理，同样的，当第二补充线靠近第二区域线时，调整角度相对于扩大角度而言也会小一些，说明此时用户将补充搜索区域的区域范围也是进行了缩小处理。

当第一补充线远离第一区域线时，调整角度相对于扩大角度而言会大一些，说明此时用户将补充搜索区域的区域范围进行了增大处理，同样的，当第二补充线远离第二区域线时，调整角度相对于扩大角度而言也会大一些，说明此时用户将补充搜索区域的区域范围也是进行了增大处理。

进一步的，本方案还会依据用户的使用习惯来对计算模型进行调整，具体步骤如下：

若所述调整角度大于所述扩大角度，则将所述调整角度作为增大角度，若所述调整角度小于所述扩大角度，则将所述调整角度作为缩小角度。

统计预设时间段内所述增大角度对应的增大次数，以及所述缩小角度对应的缩小次数，根据所述增大次数和所述缩小次数对扩大角度权重值进行调整，得到调整后的调整权重值，基于所述调整权重值对计算模型进行调整。

可以理解的是，在预设时间段内的增大次数越多，说明用户可能更倾向于对药店进行扩大范围的搜索，在预设时间段内的缩小次数越多，说明用户可能更倾向于对药店进行缩小范围的搜索，因此可以依据增大次数和缩小次数对扩大角度权重值进行调整，进而对计算模型进行调整。

具体的，可以通过以下公式计算调整权重值，

其中，

从上述公式中可以看出，当增大次数

当增大次数

通过上述方式，可以依据用户的使用习惯对药店进行搜索时的补充范围进行调整，使对药店进行搜索时的搜索范围可以更加贴合不同用户的使用习惯。

S28，获取所述补充搜索区域内各药店的补全药品清单，统计所有补全药品清单中与所述补全药品种类对应的选中药品种类，以及各选中药品种类对应的选中剂量。

在基于扩大角度生成相应的补充搜索区域后，本方案会对该搜索区域内的药店进行进一步的搜索，看该区域内的药店是否可以买全缺少的药品。

例如，如图2所示，若在扩大后的搜索区域内搜索到药店E和药店F，本方案还会对药店E和药店F内的药品进行进一步的搜索，看其是否可以买全缺少的药品。

具体的，本方案会将补充搜索区域内的药店库存和缺少的药品进行对比，从而得到该区域内的药店中所具有的缺少的药品种类以及相应的药品剂量，即上述选中药品种类以及相应的选中剂量。

S29，若所述选中药品种类仍少于所述补全药品种类，和/或所述选中药品种类对应的选中剂量仍少于相应补全药品种类对应的补充剂量，则重复上述步骤，直至所述选中药品种类满足所述补全药品种类、且所述选中药品种类对应的选中剂量满足相应补全药品种类对应的补充剂量时停止搜索。

如果在补充搜索区域内的药店中仍不能买全所需要的药品，本方案还会重复上述扩大搜索的步骤，直至可以买全所需要的药品时本方案才会停止搜索。

通过上述方式，可以相应缩小对药店进行搜索时的范围，减少在搜索药店时的数据处理量，提高药店搜索时的效率。

S3，根据所述药品数据信息对所述备选药店进行组合，得到满足采购条件的采购药店集合，根据所述采购药店集合、所述当前位置和所述目标位置生成各采购药店集合对应的采购距离。

在实际应用中，由于每家药店的药品库存都不一样，可能会出现一家药店并不能购买其处方单上的所有药品的情况，因此本发明还会对备选药店进行组合，使其组合后的药店集合可以购买到所有需要采购的药品。

具体的，在一些实施例中，可以通过步骤S31至步骤S32得到上述采购药店集合，具体如下：

S31，获取各备选药店的药品清单中与所述采购药品种类对应的第一药品种类，以及各所述第一药品种类对应的第一药品剂量。

同样的，本方案在得到采购药店集合时，也首先会得到每个备选药店中可以购买到的处方单上的药品，以及相应的库存量。

S32，对第一药品种类满足采购药品种类，且第一药品剂量满足相应采购药品种类的采购药品剂量的一个或者多个备选药店进行归类，得到采购药店集合。

在进行组合时，本方案会将满足需要采购的药品种类，以及相应剂量都符合条件的药店组合在一起，生成相应的采购药店集合。

例如，若药店A就可以买到处方单上所有的药品，并且相应的药品库存也满足处方单上的药品剂量，则可以依据药店A生成相应的采购药店集合。或者若药店A和药店B两家药店加起来可以买全处方单上的所有药品，并且相应的药品库存也满足处方单上的药品剂量，则可以依据药店A和药店B生成相应的采购药店集合。

可以理解的是，在生成相应的采购药店集合后，本发明还会得到其对应的采购距离，通过其对应的采购距离确定在依据各采购药店集合的药店进行采购时的路程距离。

具体的，在另一些实施例中，可以通过步骤S33至步骤S34得到各采购药店集合对应的采购距离，具体如下：

S33，获取所述采购药店集合中各备选药店对应的采购位置，以及各所述采购位置与所述当前位置对应的采购距离，根据所述采购距离对所述采购药店集合中各备选药店进行升序排序，得到药店距离序列。

在实际应用中，可以依据电子地图得到每个备选药店对应的采购位置，以及用户所在的当前位置与每个备选药店的采购位置之间的采购距离。

S34，基于电子地图获取当前位置和所述药店距离序列中第一个备选药店之间的距离得到第一子距离，获取所述药店距离序列中相邻备选药店之间的距离得到第二子距离。

S35，根据所述第一子距离和多个第二子距离，得到采购药店集合对应的采购距离。

例如，如图2所示，若A点为用户的当前位置， C点和D点分别为采购药店集合中各备选药店所对应的采购位置，则在生成该采购药店集合对应的采购距离时，可以先得到A点和C点之间的距离，再得到C点和D点之间的距离，再对所有得到的距离进行相加得到对应的采购距离。

通过上述方式，可以得到能够购买到处方单上所有药品的采购药店集合，以及每个采购药店集合相应的采购距离，使用户可以依据采购药店集合买齐处方单上的所有药品。

S4，获取各所述采购药店集合对应的药店数量 ，根据所述采购距离和所述药店数量生成各采购药店集合对应的推荐系数，获取所述推荐系数最大的采购药店集合作为参考药店集合推荐给用户。

进一步的，在得到采购药店集合，以及每个采购药店集合对应的采购距离后，本发明还会得到每个采购药店集合所对应的药店数量，通过采购距离和药店数量生成推荐系数，将推荐系数最大的采购药店集合推荐给用户进行采购参考。

在上述实施例的基础上步骤S4的具体实现方式可以是：

S41，根据基准采购距离和所述采购距离生成第一参考系数，根据基准药店数量和所述药店数量生成第二参考系数，基于所述第一参考系数和所述第二参考系数生成推荐系数。

可以理解的是，用户在进行采购时，一般可能会受到路程远近和所要去的药店数量这两个方面的影响，因此在计算相应的推荐系数时可以依据这两个维度的数据对其进行计算。

通过以下公式计算推荐系数，

其中，

从上述公式中可以看出，采购距离

药店数量

通过上述方式，可以为用户推荐较优选的采购药店集合，从而协助用户快速买到所需的药品。

参见图3，是本发明实施例提供的一种适用于医药大数据云服务平台的数据处理系统的结构示意图，该适用于医药大数据云服务平台的数据处理系统包括：

提取模块，用于获取用户基于用户端上传的处方单，对所述处方单上的医药信息进行提取，得到药品数据信息，所述药品数据信息包括采购药品种类和各采购药品种类所对应的采购药品剂量；

备选模块，用于调用电子地图，接收用户在电子地图上输入的目标位置，根据用户的当前位置、目标位置和初始角度在电子地图上生成药店搜索区域，基于所述采购药品种类对所述药店搜索区域内的药店进行搜索，得到备选药店；

补全模块，用于根据所述药品数据信息对所述备选药店进行组合，得到满足采购条件的采购药店集合，根据所述采购药店集合、所述当前位置和所述目标位置生成各采购药店集合对应的采购距离；

推荐模块，用于获取各所述采购药店集合对应的药店数量 ，根据所述采购距离和所述药店数量生成各采购药店集合对应的推荐系数，获取所述推荐系数最大的采购药店集合作为参考药店集合推荐给用户。

图3所示实施例的装置对应地可用于执行图1所示方法实施例中的步骤，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

参见图4，是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备40包括：处理器41、存储器42和计算机程序；其中

存储器42，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。

处理器41，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。

可选地，存储器42既可以是独立的，也可以跟处理器41集成在一起。

当所述存储器42是独立于处理器41之外的器件时，所述设备还可以包括：

总线43，用于连接所述存储器42和处理器41。

本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。

其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。

在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。