[发明专利]一种基于语音识别结果的相似用户推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述基于语音识别结果的相似用户推荐方法包括：

采集目标用户的语音数据，将所述目标用户的语音数据输入预设语音识别模型，获取目标语音识别结果；

将所述目标语音识别结果输入预设文本纠错模型，获取目标文本数据，提取所述目标文本数据的健康特征，获取目标用户的健康数据，所述健康数据包括多个健康特征；

获取所有用户的健康数据，采用聚类算法对所述所有用户的健康数据进行健康类别分类处理，获取健康分类结果，所述健康分类结果包括多个健康类别；

根据所述目标用户的健康数据和所述健康分类结果获取所述目标用户的健康类别，根据所述目标用户的健康类别匹配待推荐用户，所述目标用户的健康类别与所述待推荐用户的健康类别相同；

获取所述目标用户与所述待推荐用户的病例相似度，并根据所述病例相似度推荐相似用户。

2.根据权利要求1所述的基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述获取所述目标用户与所述待推荐用户的病例相似度包括：

根据预设数据类别分别对所述目标用户的健康数据和所述待推荐用户的健康数据进行数据类别分类处理，获取第一分类结果和第二分类结果；

根据所述第一分类结果和所述第二分类结果获取所述病例相似度，所述预设数据类别包括生理数据和疾病数据，所述第一分类结果包括第一生理数据和第一疾病数据，所述第二分类结果包括第二生理数据和第二疾病数据。

3.根据权利要求2所述的基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一分类结果和所述第二分类结果获取所述病例相似度包括：

获取所述第一生理数据和所述第二生理数据的距离，得到目标生理相似度；

获取所述第一疾病数据和所述第二疾病数据的距离，得到目标疾病相似度；

根据所述目标生理相似度和所述目标疾病相似度获取病例相似度。

4.根据权利要求3所述的基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标生理相似度和所述目标疾病相似度获取病例相似度之前还包括：

根据所述预设数据类别对所述所有用户的健康数据进行数据类别分类处理，得到第三生理数据和第三疾病数据；

根据预设疾病类别对所述第三疾病数据进行疾病类别分类处理，得到多个疾病类别数据；

获取疾病基准数据，并根据所述疾病基准数据对所述疾病类别数据进行异常分析处理，得到异常数据；

获取同一预设疾病类别下所述异常数据对应的生理数据的距离，得到异常数据与生理数据的关联度。

5.根据权利要求4所述的基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标生理相似度和所述目标疾病相似度获取病例相似度包括：

根据所述疾病基准数据对所述第一疾病数据进行所述异常分析处理，得到目标异常数据；

根据所述异常数据与生理数据的关联度和所述目标异常数据，获取所述目标异常数据与生理数据的关联度得到目标关联度，并根据所述目标关联度设置生理权重和疾病权重；

根据所述生理权重和所述生理相似度确定生理评价参数，并根据所述疾病权重和所述疾病相似度确定疾病评价参数；

根据所述生理评价参数和所述疾病评价参数确定所述病例相似度；

所述病例相似度的数学表达为：

S＝S1*M1+S2*M2；

所述S为病例相似度，所述S1为生理相似度，所述M1为生理权重，所述S2为疾病权重，所述M2为疾病相似度。

6.根据权利要求1所述的基于语音识别结果的相似用户推荐方法，其特征在于，所述将所述目标用户的语音数据输入预设语音识别模型之前，还包括：

获取样本语音数据，形成第一样本数据集，构建初始识别模型，采用所述第一样本数据集训练所述初始识别模型，获取预设语音识别模型；

获取样本文本数据，形成第二样本数据集，构建初始纠错模型，采用所述第二样本数据集训练所述初始纠错模型，获取预设文本纠错模型。