一种基于大数据分析的互联网线上问诊推荐方法及服务器

技术领域

本申请涉及医疗互联网领域，具体而言，涉及一种基于大数据分析的互联网线上问诊推荐方法及服务器。

背景技术

随着互联网技术的日益发展，对医疗行业产生了改变，人们不仅可以通过互联网进行挂号缴费，还可以进行线上问诊。此外，用户在对身体情况有疑虑或者对病症不确定时，往往习惯先在搜索引擎进行相关病症进行搜索，对照自身情况进行判断，然后再基于初步判断的结果评估是否就医或作为挂号指导。可见，对于病症搜索信息进行准确的反馈，能够帮助潜在患者更准确地认知自身情况，有利于后续医疗资源的准确切入，现有技术中对于病症搜索反馈的准确性还有待提高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的互联网线上问诊推荐方法及服务器，以改善上述问题。

本申请实施例通过以下方式实现：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据分析的互联网线上问诊推荐方法，应用于服务器，所述方法包括：

获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，其中，所述N≥1；

分别确定所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，并从所述N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的N个临时线上问诊日志；

获取所述N个临时线上问诊日志中与所述目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志；

部署对应所述线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库，所述线上问诊日志数据库包括所述目标线上问诊日志和所述关联线上问诊日志；

获取线上问诊日志调取指令；

响应于所述线上问诊日志调取指令调取对应的线上问诊日志数据库中的线上问诊日志，并发送所述线上问诊日志数据库的关联信息。

可选的，若所述线上问诊日志数据库所对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志，所述获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，包括：

获取所述目标线上问诊日志相应的问诊描述信息；

对所述问诊描述信息进行信息挖掘，得到所述目标线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息；

通过所述目标线上问诊日志代表信息，确定所述目标线上问诊日志的线上问诊日志分类；

若所述线上问诊日志分类指示所述目标线上问诊日志为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，其中，所述N≥1。

可选的，当所述线上问诊日志数据库所对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，所述分别确定所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，包括：

分别获取每一所述过往线上问诊日志相应的问诊描述信息，并对每一所述问诊描述信息进行信息挖掘，得到每一所述过往线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息；

通过所述目标线上问诊日志代表信息，分别确定每一所述过往线上问诊日志的线上问诊日志分类，并确定获取的过往线上问诊日志中线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的过往线上问诊日志；

分别确定所述目标线上问诊日志与线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。

可选的，所述分别确定所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，包括以下方式中的任意一项：

获取所述目标线上问诊日志相应的第一问诊描述信息和每一所述过往线上问诊日志相应的第二问诊描述信息；

对所述第一问诊描述信息进行知识抽取，得到所述目标线上问诊日志对应的第一问诊描述知识；

分别对每一所述过往线上问诊日志相应的第二问诊描述信息进行知识抽取，得到每一所述过往线上问诊日志对应的第二问诊描述知识；

分别确定所述第一问诊描述知识与每一所述第二问诊描述知识的量化共性程度，将所述第一问诊描述知识与每一所述第二问诊描述知识的量化共性程度，作为所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度；

或者；

提取所述目标线上问诊日志的问诊会话信息和每一所述过往线上问诊日志的问诊会话信息；

对所述目标线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，得到所述目标线上问诊日志对应的第一问诊会话知识要素；

分别对每一所述过往线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，得到每一所述过往线上问诊日志对应的第二问诊会话知识要素；

分别确定所述第一问诊会话知识要素与每一所述第二问诊会话知识要素的量化共性程度，将所述第一问诊会话知识要素与每一所述第二问诊会话知识要素的量化共性程度，作为所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。

可选的，所述从所述N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的N个临时线上问诊日志，包括：

通过所述目标线上问诊日志与每一所述过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，确定所述N个过往线上问诊日志中，问诊事件共性程度在预设范围内的过往线上问诊日志；

将所述问诊事件共性程度在预设范围内的过往线上问诊日志作为问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的临时线上问诊日志。

可选的，所述获取所述N个临时线上问诊日志中与所述目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志，包括以下方式中的任意一项：

获取所述目标线上问诊日志的第一问诊日志注解信息，和每一所述临时线上问诊日志的第二问诊日志注解信息；

逐一将所述第一问诊日志注解信息与每一所述第二问诊日志注解信息进行匹配，确定所述第一问诊日志注解信息与每一所述第二问诊日志注解信息的匹配度；

若所述匹配度满足预设值，将所述第二问诊日志注解信息所对应的临时线上问诊日志作为与所述目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志；

或者；

对所述目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到所述目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合；

分别对每一所述临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到每一所述临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；

分别确定所述第一视觉描述块集合与每一所述第二视觉描述块集合之间的交集比例；

将交集比例满足第一预设比例值的第二视觉描述块集合所对应的临时线上问诊日志，作为与所述目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志；

或者；

对所述目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到所述目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合；

分别对每一所述临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到每一所述临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；

分别确定所述第一视觉描述块集合与每一所述第二视觉描述块集合之间的锁定相同视觉描述块和所述锁定相同视觉描述块在所述第二视觉描述块集合中的存在比例；

将存在比例满足第二预设比例值的锁定相同视觉描述块所对应的临时线上问诊日志，作为与所述目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志。

可选的，所述部署对应所述线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库，包括以下方式中的任意一项：

当所述关联线上问诊日志的数量不少于两个时，分别获取所述目标线上问诊日志和每一所述关联线上问诊日志的生成时刻；

依据所述生成时刻的时序关系，对所述目标线上问诊日志和每一所述关联线上问诊日志按照时序进行排布，得到第一线上问诊日志簇；

通过所述第一线上问诊日志簇，部署对应所述线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库；

或者；

当所述关联线上问诊日志的数量不少于两个时，获取所述目标线上问诊日志相应的第一问诊描述信息和每一所述关联线上问诊日志相应的第二问诊描述信息；

对所述第一问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到所述目标线上问诊日志的第一诊断阶段信息，并对每一所述第二问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到相应关联线上问诊日志的第二诊断阶段信息；其中，所述诊断阶段信息表征对应的线上问诊日志的生成次序；

依据所述第一诊断阶段信息和第二诊断阶段信息对所述目标线上问诊日志和多个所述关联线上问诊日志按时序进行排布，得到第二线上问诊日志簇；

通过所述第二线上问诊日志簇，部署对应所述线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库；

或者；

当所述关联线上问诊日志的数量不少于两个时，分别获取所述目标线上问诊日志和每一所述关联线上问诊日志的生成时刻；

确定随机的两个生成时刻的差值，并在所述差值满足预设差值时，分别对所述目标线上问诊日志和每一所述关联线上问诊日志进行诊断阶段信息挖掘，得到相应的诊断阶段信息，其中，所述诊断阶段信息表征对应的线上问诊日志的生成次序；

依据所述诊断阶段信息对所述目标线上问诊日志和每一所述关联线上问诊日志按时序进行排布，得到第三线上问诊日志簇；

通过所述第三线上问诊日志簇，部署对应所述线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库。

可选的，所述发送所述线上问诊日志数据库的关联信息，包括：

将所述线上问诊日志数据库的关联信息发送至查询设备，所述关联信息包括所述线上问诊日志数据库的链接信息和所述线上问诊日志数据库的注释信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述存储器存储有程序，所述处理器用于从所述存储器中调取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现本申请实施例第一方面提供的所述的方法。

本发明实施例提供的基于大数据分析的线上问诊推荐方法，通过先获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，然后根据目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，从N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合要求的N个临时线上问诊日志，之后获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一类型的关联线上问诊日志，再部署对应线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库，当获取到线上问诊日志调取指令时，响应于线上问诊日志调取指令调取对应的线上问诊日志数据库中的线上问诊日志，并发送线上问诊日志数据库的关联信息。因为线上问诊日志数据库包括的线上问诊日志为相同问诊对象、问诊事件共性程度符合要求以及彼此为同一类型，因此，线上问诊日志数据库中的线上问诊日志关联性更高，当获取到针对线上问诊日志数据库中的线上问诊日志时，发送线上问诊日志数据库的关联信息，查询者可以根据关联信息查看与该线上问诊日志强关联的且属于同类的其他线上问诊日志的信息，提高查询者对于病症对比的准确性。

在后面的描述中，将部分地陈述其他的特征。在检查后面内容和附图时，本领域的技术人员将部分地发现这些特征，或者可以通过生产或运用了解到这些特征。通过实践或使用后面所述详细示例中列出的方法、工具和组合的各个方面，当前申请中的特征可以被实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

附图中的方法、系统和/或程序将根据示例性实施例进一步描述。这些示例性实施例将参照图纸进行详细描述。这些示例性实施例是非限制的示例性实施例，其中参考数字在附图的各个视图中代表相似的机构。

图1是根据本申请的一些实施例所示的一种问诊系统的框图。

图2是根据本申请的一些实施例所示的一种服务器中硬件和软件组成的示意图。

图3是根据本申请的一些实施例所示的一种基于大数据分析的线上问诊推荐方法的流程图。

图4是本申请实施例提供的线上问诊推荐装置的架构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

在下面的详细描述中，通过实例阐述了许多具体细节，以便提供对相关指导的全面了解。然而，对于本领域的技术人员来说，显然可以在没有这些细节的情况下实施本申请。在其他情况下，公知的方法、程序、系统、组成和/或电路已经在一个相对较高水平上被描述，没有细节，以避免不必要的模糊本申请的方面。

这些和其他特性、当前申请披露的功能、执行的方法、结构中相关元素的功能和部件的组合和生产经济性,在参照附图进行以下描述的考虑中可能会变得更加明显,所有这些形成本申请的一部分。然而，需要理解清楚的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当了解的是，这些图纸不是按比例绘制的。然而，应当明确理解的是，附图仅用于说明和描述的目的，并不意图限制本申请的范围。应当知晓的是，这些附图并不依照比例。

本申请中使用流程图说明根据本申请的实施例的系统所执行的执行过程。应当明确理解的是，流程图的执行过程可以不按顺序执行。相反，这些执行过程可以以相反的顺序或同时执行。另外，可以将N个其他执行过程添加到流程图。一个或多个执行过程可以从流程图中删除。

图1是根据本申请的一些实施例所示的问诊系统300的系统架构框图，该问诊系统300可以包括服务器100和多个与之通信的查询终端200。

查询终端200为目标用户接受业务数据时使用的设备，例如可以是具备网络交互功能的个人电脑、笔记本电脑、平板电脑或智能手机等。

在一些实施例中，请参照图2，是服务器100的架构示意图，该服务器100包括线上问诊推荐装置110、存储器120、处理器130和通信单元。存储器120、处理器130以及通信单元各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。线上问诊推荐装置110包括N个可以软件或固件（firmware）的形式存储于存储器120中或固化在服务器100的操作系统（operating system，OS）中的软件功能模块。处理器130用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如基于远程教育的业务信息处理装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。

其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM），只读存储器（Read Only Memory，ROM），可编程只读存储器（ProgrammableRead-Only Memory，PROM），可擦除只读存储器（Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM），电可擦除只读存储器（Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM）等。其中，存储器120用于存储程序，处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。通信单元用于通过网络建立服务器100与查询终端之间的通信连接，并用于通过网络收发数据。

处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器（DSP)）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。

可以理解，图2所示的结构仅为示意，服务器100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

图3是根据本申请的一些实施例所示的一种基于大数据分析的互联网线上问诊推荐方法的流程图，该方法应用于图1中的服务器100，具体可以包括以下步骤S1~步骤S6。在以下步骤S1~步骤S6的基础上，将对一些可选实施例进行说明，这些实施例应当理解为示例，不应理解为实现本方案所必不可少的技术特征。

步骤S1，获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，其中N≥1。

本申请实施例中，获取的执行主体为服务器100，线上问诊日志可以是患者（或咨询者）在互联网上与问诊对象（医生或医师）针对病症产生交互行为时形成的交互信息并形成的诸如报告、网页、压缩包等形式的数据，其中可以包括例如会话信息、诊断结果、医嘱信息等内容。过往线上问诊日志是问诊对象已经完成，已经阶段性完成的线上问诊日志。本实施例中，可以通过部署针对一目标线上问诊日志的线上问诊日志合集数据库，从而提升线上问诊日志推荐的准确性，在部署对于一目标线上问诊日志的线上问诊日志合集数据库时，可以先获取该目标线上问诊日志关联的问诊对象的多个过往线上问诊日志。此处问诊对象为目标线上问诊日志包括的解答者。

作为一种实施方式，若线上问诊日志合集数据库所对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，可以基于以下步骤获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志：获取目标线上问诊日志相应的问诊描述信息；对问诊描述信息进行信息挖掘，得到目标线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息；通过目标线上问诊日志代表信息，确定目标线上问诊日志的线上问诊日志分类；若线上问诊日志分类指示目标线上问诊日志为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，其中，N≥1。

对于该实施方式，若部署的线上问诊日志合集数据库对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，即线上问诊日志合集数据库中的目标线上问诊日志的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，在获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的过往线上问诊日志时，需要先对线上问诊日志的线上问诊日志分类进行确定。在本申请中，具有阶段性时序关联关系表示多个线上问诊日志是具有先后顺序，且同时具有关联关系的，例如同一病症的线上问诊中，患者的初次问诊-病理检查-报告分析-复诊-确诊等线上问诊日志集合。可选地，可以基于以下步骤对目标线上问诊日志的线上问诊日志分类进行区分：获取目标线上问诊日志相应的问诊描述信息，比如日志抬头信息、概述信息等问诊描述信息；然后对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行信息挖掘，得到目标线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息，代表信息可以用来指示日志的类型，例如代表信息有复诊、相同患者信息；通过目标线上问诊日志代表信息确定该目标线上问诊日志的线上问诊日志分类。例如，当挖掘出目标线上问诊日志的问诊描述信息包含“初诊”、“初次诊断”、“复诊”、“报告解读”、“复查”等目标线上问诊日志代表信息时，可以确认该目标线上问诊日志的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志。

在确定目标线上问诊日志的线上问诊日志分类之后，若该线上问诊日志分类指示目标线上问诊日志为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，可以再获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的过往线上问诊日志，以根据该目标线上问诊日志部署具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的线上问诊日志合集数据库。如果线上问诊日志分类指示目标线上问诊日志不是具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，则无法根据该目标线上问诊日志部署具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的线上问诊日志合集数据库。

步骤S2，分别确定目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，并从N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的N个临时线上问诊日志。本申请实施例中，在获取到目标线上问诊日志关联的问诊对象的多个过往线上问诊日志后，可以分别确定该目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，从而在多个过往线上问诊日志中获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的临时线上问诊日志。对于该实施方式，问诊事件共性程度表示二者之间的接近程度或者说相似程度，问诊事件共性程度要求可以是预先设定的问诊事件共性程度范围，将问诊事件共性程度位于该问诊事件共性程度范围的过往线上问诊日志作为临时线上问诊日志。例如该问诊事件共性程度范围为第一问诊事件共性程度至第二问诊事件共性程度，容易理解，第一问诊事件共性程度＜第二问诊事件共性程度，在此基础上，可以将问诊事件共性程度大于第一问诊事件共性程度同时小于第二问诊事件共性程度的过往线上问诊日志作为临时线上问诊日志，其中，第一问诊事件共性程度和第二问诊事件共性程度的数值可具实设定，本申请不做限制。例本申请实施例中，可以基于以下步骤分别确定目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度：获取目标线上问诊日志相应的第一问诊描述信息和每一过往线上问诊日志相应的第二问诊描述信息；对第一问诊描述信息进行知识抽取，得到目标线上问诊日志对应的第一问诊描述知识；分别对每一过往线上问诊日志对应的第二问诊描述信息进行知识抽取，得到每一过往线上问诊日志对应的第二问诊描述知识；分别确定第一问诊描述知识与每一第二问诊描述知识的量化共性程度，将第一问诊描述知识与每一第二问诊描述知识的量化共性程度，作为目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。在该实施方式中，当确定目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度时，可以他通过目标线上问诊日志以及每一过往线上问诊日志相应的问诊描述信息确定。详细的，先获取目标线上问诊日志关联的第一问诊描述信息和每一过往线上问诊日志相应的第二问诊描述信息；然后对第一问诊描述信息进行知识抽取（或者说特征抽取），得到目标线上问诊日志对应的第一问诊描述知识，并对各第二问诊描述信息进行知识抽取，得到各过往线上问诊日志对应的第二问诊描述知识，该知识抽取的过程可以采用预先训练好的知识抽取模型实现，例如现有成熟的实体抽取、关系抽取或事件抽取技术，本申请对抽取模型的选择与训练过程不做赘述，应当理解，其可以通过现有技术进行适应性调整实现；得到目标线上问诊日志对应的第一问诊描述知识和每一过往线上问诊日志对应的第二问诊描述知识后，确定第一问诊描述知识与各第二问诊描述知识的量化共性程度（例如通过知识向量化后计算彼此的距离得到的值），比如计算余弦距离或者欧氏距离得到问诊事件共性程度，将第一问诊描述知识与各第二问诊描述知识的量化共性程度，作为目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。

作为一些实施方式，还可以基于以下步骤分别确定目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度：提取目标线上问诊日志的问诊会话信息和每一过往线上问诊日志的问诊会话信息；对目标线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，得到目标线上问诊日志对应的第一问诊会话知识要素；分别对各过往线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，得到各过往线上问诊日志对应的第二问诊会话知识要素；分别确定第一问诊会话知识要素与各第二问诊会话知识要素的量化共性程度，将第一问诊会话知识要素与各第二问诊会话知识要素的量化共性程度，作为目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。

本实施方式中，在确定目标线上问诊日志与各过往线上问诊日志的问诊事件共性程度时，可以通过目标线上问诊日志和每一过往线上问诊日志包含的问诊会话信息确定，问诊会话信息可以是患者与医师的信息交流、患者支付、患者评论等会话行为产生的信息。详细地，通过提取目标线上问诊日志的问诊会话信息和每一过往线上问诊日志的问诊会话信息，容易理解，该问诊会话信息的数量都可以是多个；再对目标线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，也就是说对于每一个问诊会话信息进行知识抽取，获得每一个问诊会话信息的知识要素（或者说特征），将各问诊会话信息的知识要素进行融合得到目标线上问诊日志对应的第一问诊会话知识要素；此外，对每一过往线上问诊日志的问诊会话信息进行知识抽取，换言之，对于每一过往线上问诊日志包含的每一个问诊会话信息进行知识抽取，得到各问诊会话信息的知识要素，将各目标线上问诊日志的知识要素进行融合，得到各过往线上问诊日志对应的第二问诊会话知识要素；在获取目标线上问诊日志对应的第一问诊会话知识要素和每一过往线上问诊日志对应的第二问诊会话知识要素后，计算第一问诊会话知识要素以及各第二问诊会话知识要素之间的量化共性程度，例如余弦距离，将第一问诊会话知识要素与各第二问诊会话知识要素的量化共性程度，作为目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。作为一些实施方式，若线上问诊日志合集数据库所对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，可以采用以下步骤分别确定目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度：分别获取每一过往线上问诊日志相应的问诊描述信息，对每一问诊描述信息进行信息挖掘得到每一过往线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息；通过目标线上问诊日志代表信息，逐一确定每一过往线上问诊日志的线上问诊日志分类，并确定获取的过往线上问诊日志中线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的过往线上问诊日志；分别确定目标线上问诊日志与线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。该实施方式中，若所部署的线上问诊日志合集数据库对应的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，换言之，线上问诊日志合集数据库中的目标线上问诊日志的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志时，在确定目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度时，为了节约计算开销，可以先对多个过往线上问诊日志进行具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的选择，再确定目标线上问诊日志与选择得到的线上问诊日志分类为具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志的过往线上问诊日志的问诊事件共性程度。详细地，可以基于以下步骤对目标线上问诊日志的线上问诊日志分类进行确定：获取目标线上问诊日志相应的问诊描述信息；再对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行信息挖掘，得到目标线上问诊日志的目标线上问诊日志代表信息；之后根据目标线上问诊日志代表信息确定该目标线上问诊日志的线上问诊日志分类，示例如前述所述，此处不做赘述。

作为一种实施方式，可以采用以下步骤获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的N个临时线上问诊日志：通过目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，确定N个过往线上问诊日志中，问诊事件共性程度在预设范围内的过往线上问诊日志；将问诊事件共性程度在预设范围内的过往线上问诊日志作为问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的临时线上问诊日志。

步骤S3，获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。在通过问诊事件共性程度对获取的N个过往线上问诊日志进行挑选后，本申请还可以对获取的N个临时线上问诊日志进一步过滤，也即，获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。作为一些实施方式，可以基于以下步骤获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志：获取目标线上问诊日志的第一问诊日志注解信息和每一临时线上问诊日志的第二问诊日志注解信息；逐一将第一问诊日志注解信息与每一第二问诊日志注解信息进行匹配，得到第一问诊日志注解信息与每一第二问诊日志注解信息的匹配度；若匹配度满足预设值，将第二问诊日志注解信息对应的临时线上问诊日志作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。

在线上问诊日志的信息进行公开展示时，会附带病症类型、病症等级、患者情况（性别、年龄或年龄段）等注解信息，服务器在对线上问诊日志进行处理的过程中，会基于线上问诊日志的内容进行问诊日志注解信息的提取。该实施方式中，当获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志时，先获取该目标线上问诊日志的第一问诊日志注解信息和每一临时线上问诊日志的第二问诊日志注解信息，再逐一将第一问诊日志注解信息与每一第二问诊日志注解信息进行匹配，得到第一问诊日志注解信息与各第二问诊日志注解信息的匹配度，从而将匹配度满足预设值的第二问诊日志注解信息所对应的临时线上问诊日志，作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。

在上述实施方式基础上，作为可行的实施方式，可以采用以下步骤获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志：对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合；分别对每一临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到每一临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；分别确定第一视觉描述块集合与每一第二视觉描述块集合之间的交集比例；将交集比例满足第一预设比例值的第二视觉描述块集合所对应的临时线上问诊日志，作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。

在该实施方式中，还可以通过对临时线上问诊日志和目标线上问诊日志的问诊描述信息进行解析，以得到多个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。详细地，可以先对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合，该第一视觉描述块集合是对问诊描述信息进行拆分后得到的各个字块的集合；之后对每一临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解，得到每一临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；逐一确定第一视觉描述块集合和每一第二视觉描述块集合之间的交集比例，也就是两个集合之间的重合度；最后从多个临时线上问诊日志里，确定出交集比例达到第一预设比例值的第二视觉描述块集合所对应的临时线上问诊日志，作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。作为一种实施方式，可以采取以下步骤获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志：对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合；分别对各临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到每一临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；分别确定第一视觉描述块集合与每一第二视觉描述块集合之间的锁定相同视觉描述块和锁定相同视觉描述块在第二视觉描述块集合中的存在比例；将存在比例满足第二预设比例值的锁定相同视觉描述块所对应的临时线上问诊日志，作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。

在实该实施方式中，还可以基于对临时线上问诊日志和目标线上问诊日志的问诊描述信息进行分析，获取多个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。详细地，可以先对目标线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解操作，得到目标线上问诊日志对应的第一视觉描述块集合，该第一视觉描述块集合包含多个字块；之后对每一临时线上问诊日志相应的问诊描述信息进行拆解，得到每一临时线上问诊日志对应的第二视觉描述块集合；逐一确定第一视觉描述块集合与每一第二视觉描述块集合之间的锁定相同视觉描述块，即确定的同时存在于两个视觉描述块集合中的视觉描述块，以及每一锁定相同视觉描述块在第二视觉描述块集合中的存在比例；最后，从多个临时线上问诊日志中选择存在比例满足第二预设比例值的锁定相同视觉描述块所对应的临时线上问诊日志，将之作为与目标线上问诊日志为同一线上问诊时间类型的关联线上问诊日志。

步骤S4，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库。

其中，线上问诊日志合集数据库包括目标线上问诊日志和关联线上问诊日志。在本申请实施例中，可以采用以下步骤以部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库：若关联线上问诊日志的数量不少于两个时，分别获取目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志的生成时刻；依据生成时刻的时序关系，对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志按照时序进行排布，得到第一线上问诊日志簇；通过第一线上问诊日志簇，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库，例如选择生成时刻接近的一定数量的关联线上问诊日志，以部署包含目标线上问诊日志和关联线上问诊日志的线上问诊日志合集数据库。

该实施方式中，在通过目标线上问诊日志和关联线上问诊日志部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库时，可以对目标线上问诊日志和关联线上问诊日志按照时序进行排布，比如具有阶段性时序关联关系的线上问诊日志合集数据库，可以将线上问诊日志合集数据库中的目标线上问诊日志按照时序排布，比如“初诊”、“初检”、“复诊”等，有利于查询者按序查看。另外，在对目标线上问诊日志和关联线上问诊日志按时序排布时，可以分别获取目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志的生成时刻，然后基于生成时刻的时序，对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志按照时序排布，得到第一线上问诊日志簇，从而依据第一线上问诊日志簇部署线上问诊日志合集数据库。另一种实施方式中，可以按照以下步骤部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库：当关联线上问诊日志的数量不少于两个时，获取目标线上问诊日志相应的第一问诊描述信息和每一关联线上问诊日志相应的第二问诊描述信息；对第一问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到目标线上问诊日志的第一诊断阶段信息，并对每一第二问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到相应关联线上问诊日志的第二诊断阶段信息；依据第一诊断阶段信息和第二诊断阶段信息，对目标线上问诊日志和多个关联线上问诊日志按时序进行排布，得到第二线上问诊日志簇；通过第二线上问诊日志簇，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库。本申请实施例中，诊断阶段信息用于表征对应目标线上问诊日志的生成次序。

该实施方式中，还可以通过目标线上问诊日志和关联线上问诊日志的问诊描述信息按照时序排布。详细地，先获取目标线上问诊日志相应的第一问诊描述信息和每一关联线上问诊日志相应的第二问诊描述信息，然后对第一问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到目标线上问诊日志的第一诊断阶段信息，并对每一第二问诊描述信息进行诊断阶段信息挖掘，得到相应关联线上问诊日志的第二诊断阶段信息，比如“复诊”、“复查”、“处方笺”等；再依据第一诊断阶段信息和第二诊断阶段信息，对目标线上问诊日志和多个关联线上问诊日志按时序排布，得到第二线上问诊日志簇作为一种实施方式，可以采用以下步骤部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库：若关联线上问诊日志的数量不少于两个时，分别获取目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志的生成时刻；确定随机的两个生成时刻的差值；并在差值满足预设差值时，分别对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志进行诊断阶段信息挖掘，得到相应的诊断阶段信息；依据诊断阶段信息，对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志按照时序进行排布，得到第三线上问诊日志簇；通过第三线上问诊日志簇，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库。其中，诊断阶段信息用于表征对应目标线上问诊日志的生成次序。

在某些情形中，平台方在公开线上问诊日志时，可能没有根据线上问诊日志自身的逻辑顺序进行按序公开，例如线上问诊日志的复诊报告比复查报告先行公开，这样会使得依据生成时刻进行排布出现顺序错乱。因此，可以结合线上问诊日志的生成时刻和问诊描述信息进行排布。详细地，分别获取目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志的生成时刻，并确定随机的两个生成时刻间的差值；当差值满足预设差值时，分别对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志进行诊断阶段信息挖掘，得到对应的诊断阶段信息；依据诊断阶段信息，对目标线上问诊日志和每一关联线上问诊日志按时序排布，得到第三线上问诊日志簇；然后通过第三线上问诊日志簇，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库。作为另一种情况，如果没有满足预设差值的差值，那么根据生成时刻对目标线上问诊日志和关联线上问诊日志按照时序进行排布，以得到的第四线上问诊日志簇，部署对应目标线上问诊时间类型的线上问诊日志合集数据库。

步骤S5，获取线上问诊日志调取指令。

本申请实施例中，部署的线上问诊日志数据库会有很多，当查询者进行病症搜索时，根据对其搜索的关键内容进行识别后，会生成对应的线上问诊日志调取指令，用于定位线上问诊日志数据库及里面的线上问诊日志。

步骤S6，响应于线上问诊日志调取指令调取对应的线上问诊日志数据库中的线上问诊日志，并发送线上问诊日志数据库的关联信息的关联信息。

作为一种实施方式，可通过以下步骤发送线上问诊日志合集数据库的关联信息：将线上问诊日志数据库的关联信息发送至查询设备，关联信息包括线上问诊日志数据库的链接信息和线上问诊日志数据库的注释信息。

该实施方式中，查询者在查询相关病症时，可以根据终端设备生成搜索信息，服务器根据搜索信息识别出关键内容，生成线上问诊日志调取指令，从匹配的线上问诊日志数据库中调取对应的线上问诊日志，发送给终端设备进行显示，同时发送的还有线上问诊日志数据库的链接信息和线上问诊日志数据库的注释信息，该链接信息作为线上问诊日志数据库的入口，方便查询者点入查看其他线上问诊日志，注释信息用于表征线上问诊日志数据库的概况信息，方便查询者判断是否需要打开链接信息。

本发明实施例提供的基于大数据分析的线上问诊推荐方法，通过先获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，然后根据目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，从N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合要求的N个临时线上问诊日志，之后获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一类型的关联线上问诊日志，再部署对应线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库，当获取到线上问诊日志调取指令时，响应于线上问诊日志调取指令调取对应的线上问诊日志数据库中的线上问诊日志，并发送线上问诊日志数据库的关联信息。因为线上问诊日志数据库包括的线上问诊日志为相同问诊对象、问诊事件共性程度符合要求以及彼此为同一类型，因此，线上问诊日志数据库中的线上问诊日志关联性更高，当获取到针对线上问诊日志数据库中的线上问诊日志时，发送线上问诊日志数据库的关联信息，查询者可以根据关联信息查看与该线上问诊日志强关联的且属于同类的其他线上问诊日志的信息，提高查询者对于病症对比的准确性。

请参照图4，是本发明实施例提供的线上问诊推荐装置110的架构示意图，该线上问诊推荐装置110可用于执行基于大数据分析的线上问诊推荐方法，其中，线上问诊推荐装置110包括：

获取模块111，用于获取目标线上问诊日志关联的问诊对象的N个过往线上问诊日志，其中， N≥1。

临时确定模块112，用于分别确定目标线上问诊日志与每一过往线上问诊日志的问诊事件共性程度，并从N个过往线上问诊日志中，获取问诊事件共性程度符合问诊事件共性程度要求的N个临时线上问诊日志。

关联确定模块113，用于获取N个临时线上问诊日志中与目标线上问诊日志为同一线上问诊事件类型的关联线上问诊日志。

部署模块114，用于部署对应线上问诊事件类型的线上问诊日志数据库，线上问诊日志数据库包括目标线上问诊日志和关联线上问诊日志。

指令获取模块115，用于获取线上问诊日志调取指令。

发送模块116，用于响应于线上问诊日志调取指令调取对应的线上问诊日志数据库中的线上问诊日志，并发送线上问诊日志数据库的关联信息。

其中，获取模块111可用于执行步骤S1；临时确定模块112可用于执行步骤S2；关联确定模块113可用于执行步骤S3；部署模块114可用于执行步骤S4；指令获取模块115可用于执行步骤S5；发送模块116可用于执行步骤S6。

由于在上述实施例中，已经对本发明实施例提供的基于大数据分析的线上问诊推荐方法进行了详细的介绍，而该线上问诊推荐装置110的原理与该方法相同，此处不再对线上问诊推荐装置110的各模块的执行原理进行赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

需要理解的是，针对上述内容没有进行名词解释的技术术语，本领域技术人员可以根据上述所公开的内容进行前后推导毫无疑义地确定其所指代的含义。本申请实施例公开的上述内容对于本领域技术人员而言是清楚完整的。应当理解，本领域技术人员基于上述公开的内容对未作解释的技术术语进行推导和分析的过程是基于本申请所记载的内容进行的，因此上述内容并不是对整体方案的创造性的评判。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同样应当理解的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对N个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法幷不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。