基于大数据Logistic回归模型的医院线上诊疗数据精准推荐

摘要

针对当前医院线上诊疗数据精准推荐算法缺少大数据训练过程,导致平台数据承载量较低,数据推送结果异常的问题,设计一种基于大数据Logistic回归模型的医院线上诊疗数据精准推荐算法。应用神经网络设定电子病历大数据训练模型,并使用欧氏距离公式,构建诊疗信息关键判别函数,构建Logistic回归模型,选择PageRank方法优化诊疗资源推荐方案,完成医院线上诊疗数据精准推荐。最后设计实验测试环节,功能测试结果与性能测试结果均表明,此方法具有较高的数据承载量,病历推荐结果可靠性较高,并可以有效降低并发数据运行耗时。

关键词

数据处理与分析 / 互联网技术 / 医疗资源整合 / 线上诊疗 / 数据承载量