[发明专利]大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法

权利要求书

1.一种基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：使用爬虫技术获取基因公开数据；

步骤2：基因数据进行预处理，建立数据基因库；

步骤3：提高数据库索引能力，分析用户基因中患病风险；

步骤4：结合用户健康信息进行分析，得出易得疾病结论；

步骤5：分析疾病风险，使用知识图谱技术提出建议。

2.如权利要求1所述的基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下步骤：

步骤11：在浏览器中登录NCBI，然后用浏览器提供的开发者工具查看请求页面的请求头信息，获取Cookie信息，并用python直接访问NCBI；

步骤12：获取基因在NCBI上的summary信息，运用函数summary函数输入gene.txt得到genesummary.txt；

步骤13：采取伪装User-Agent与降低请求访问频率来应对微博反爬虫对策；

步骤14：运用Python中ftplib从NCBI下载基因组。

3.如权利要求2所述的基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：

步骤21：创建一个名叫‘Gene’的数据库，以便将步骤1中从NCBI中获取的基因存入其中；

步骤22：利用python连接数据库，将爬取的数据存放入其中；

步骤23：对数据组进行数据预处理，包括数据缺失值处理、特征编码、数据标准化等。

4.如权利要求3所述的基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，所述步骤3具体包括如下步骤：

步骤31：对于步骤2中获取的基因组进行索引提前处理，进行基因信息的特征选择与提取；

步骤32：对步骤31中的基因信息特征进行分析，对分类器进行设计与决策，使用SVM分类器；

步骤33：利用步骤32中的SVM分类器对基因检测中根据不同治病基因片段中的特定片段进行分类，以此为分类准则将数据库中的数据进行分区域；

步骤34：利用基因信息与得病情况进行关联分析，计算出基因片段与易得疾病的支持度、基因片段与易得疾病之间的置信度；

步骤35：对出现频率较高的基因片段与疾病进行标记，以便录入的基因片段的模式匹配。

5.如权利要求4所述的基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，所述步骤4具体包括如下步骤：

步骤41：对用户在基因公司获取到的自身基因信息进行录入，对基因信息与建立的基因库进行模式匹配；

步骤42：根据匹配所得标记的基因信息得出用户易感疾病，并对疾病的风险进行评析；

步骤43：将疾病的信息与风险作为节点变量的属性存储于list数据结构中。

6.如权利要求5所述的基于大数据基因检测的智能疾病防控及健康保健推荐方法，其特征在于，所述步骤5具体包括如下步骤：

步骤51：利用爬虫urllib库将寻医问药网的疾病百科中爬取疾病介绍页的简介、病因、预防、症状、检查、治疗、并发症、饮食保健等详情页的内容。数据存在MongoDB数据库中；

步骤52：利用知识库的构架对疾病进行搜索，将其可能引发的并发症以及建议的药物、食物、作息、运动等呈现给用户。