一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法和自動售藥機技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，其包括以下步驟：步驟一：云端構(gòu)建藥品類庫；步驟二：獲取用戶輸入的文本信息，提取關(guān)鍵詞，定義并且獲得用戶需求度標簽；步驟三：分析不同地區(qū)在不同時期的所述用戶需求度標簽，利用邏輯回歸算法，預測用戶后續(xù)對某一種或幾種藥物需求的概率大小，在控制中心終端生成建議清單，進行售藥機藥品的針對性補充。本發(fā)明專利技術(shù)從用戶角度出發(fā)，合理處理藥物的供需關(guān)系，有側(cè)重點地進行藥物的供應(yīng)，以做到更好地運營售藥機系統(tǒng)。本發(fā)明專利技術(shù)還公開了一種自動售藥機，其特征在于，藥品供應(yīng)系統(tǒng)采用上述基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法。

A Drug Supply Method and Automatic Drug Vending Machine Based on User Behavior

The invention discloses a drug supply method for drug dispensers based on user behavior, which includes the following steps: step 1: building drug class library in cloud end; step 2: acquiring text information input by users, extracting keywords, defining and obtaining user demand labels; step 3: analyzing user demand labels in different regions at different times and using logistic regression algorithm To predict the probability of users'subsequent demand for one or more drugs, generate a list of recommendations at the terminal of the control center, and make targeted supplements to the drug dispenser. From the user's point of view, the invention reasonably deals with the relationship between supply and demand of drugs, and focuses on the supply of drugs, so as to better operate the dispenser system. The invention also discloses an automatic drug dispenser, which is characterized in that the drug supply system adopts the above-mentioned drug supply method of a drug dispenser based on user behavior.

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法和自動售藥機
本專利技術(shù)涉及售藥機系統(tǒng)改進領(lǐng)域，尤其涉及一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法和自動售藥機。
技術(shù)介紹
隨著科技的發(fā)展和社會的進步，人們對自動化、智能化的醫(yī)療系統(tǒng)需求越來越大，自動售藥機也在不斷地改進、完善。跟絕大多數(shù)自動販賣機一樣，自動售藥機方便了用戶購藥，進一步地，還幫助用戶對自身病癥有一個初步的了解，但是不同地區(qū)、不同時期，人們患某種病癥的概率都是不一樣的，導致了對不同藥物的需求并不一致。因此要合理處理藥物的供需關(guān)系，有側(cè)重點地進行藥物的供應(yīng)，才能更好地運營售藥機系統(tǒng)，傳統(tǒng)的補貨方式?jīng)]有深入考慮用戶的作用，因此能利用用戶行為表達出的的需求愿望進行反饋啟示，才能夠高效智能地進行運營。
技術(shù)實現(xiàn)思路
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，通過深入的分析用戶的搜索行為，厘清供求關(guān)系，以求更高效率地運營售藥機的藥品供應(yīng)。本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，包括以下步驟：步驟一：云端構(gòu)建藥品類庫，根據(jù)不同癥狀對應(yīng)的所需藥品，將庫存藥品分類列成清單，并且記錄下各種藥品數(shù)量，存入所述藥品類庫；步驟二：獲取用戶輸入的文本信息，提取關(guān)鍵詞，檢索相似癥狀，得到所需藥品，統(tǒng)計出用戶搜索所需藥品的相關(guān)度，按從大到小排行，將排行數(shù)據(jù)插入所述藥品類庫的對應(yīng)庫存藥品項作為用戶需求度標簽，在不同地區(qū)的售藥機分別進行記錄，同時記錄修改的周期按照不同季度，進行多次記錄；步驟三：分析不同地區(qū)在不同時期的所述用戶需求度標簽，利用邏輯回歸算法，預測用戶后續(xù)對某一種或幾種藥物需求的概率大小，在控制中心終端生成建議清單，進行售藥機藥品的針對性補充。進一步地，所述步驟一中的所述藥品類庫，在云端根據(jù)實時的醫(yī)學技術(shù)以及已有售藥機資源進行更新，并且相關(guān)藥品類目信息公布在官網(wǎng)和其他媒體平臺上。進一步地，所述步驟二中提取的所述關(guān)鍵詞包括病癥的癥狀、藥品名稱或藥品類型，并且自動過濾無關(guān)性、非法性詞匯。進一步地，本專利技術(shù)使用DFA算法對無關(guān)性、非法性詞匯進行過濾。進一步地，所述步驟二中對關(guān)鍵詞進行檢索時，按復雜度設(shè)定檢索級別，售藥機系統(tǒng)連接所述藥品類庫，對用戶輸入的文本信息中的關(guān)鍵詞分級檢索，匹配到對應(yīng)的所述庫存藥品項，提供完整的檢索結(jié)果供用戶篩選。進一步地，所述步驟三還包括對用戶多發(fā)病癥進行統(tǒng)計繪圖或制表，反饋到所述控制中心，與各地區(qū)醫(yī)院協(xié)同重視相關(guān)方面的防護，進行側(cè)重宣傳。本專利技術(shù)還公開了一種自動售藥機，所述自動售藥機的藥品供應(yīng)系統(tǒng)采用上述基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法。相比現(xiàn)有技術(shù)，本專利技術(shù)的有益效果在于：本專利技術(shù)提供了一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法以及應(yīng)用上述基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法的一種自動售藥機，通過云端建庫，并對用戶的輸入文本進行處理，提取出有用信息，構(gòu)建用戶需求度標簽，分析用戶購藥的需求側(cè)重方向，從而優(yōu)化供應(yīng)鏈，本專利技術(shù)通過深入的分析用戶的搜索行為，對不同地區(qū)、不同時期的自動售藥機進行合理的藥品供應(yīng)，能夠按照用戶的需求程度運營，從而提升用戶體驗，滿足不同用戶的購藥要求，合理分配資源。附圖說明圖1為本專利技術(shù)的基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法的流程示意圖。具體實施方式下面，結(jié)合附圖以及具體實施方式，對本專利技術(shù)做進一步描述，需要說明的是，在不相沖突的前提下，以下描述的各實施例之間或各技術(shù)特征之間可以任意組合形成新的實施例。如圖1所示，一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，包括以下步驟：步驟一：云端構(gòu)建藥品類庫，根據(jù)不同癥狀對應(yīng)的所需藥品，將庫存藥品分類列成清單，并且記錄下各種藥品數(shù)量，存入所述藥品類庫；步驟二：獲取用戶輸入的文本信息，提取關(guān)鍵詞，檢索相似癥狀，得到所需藥品，統(tǒng)計出用戶搜索所需藥品的相關(guān)度，按從大到小排行，將排行數(shù)據(jù)插入所述藥品類庫的對應(yīng)庫存藥品項作為用戶需求度標簽，在不同地區(qū)的售藥機分別進行記錄，同時記錄修改的周期按照不同季度，進行多次記錄；步驟三：分析不同地區(qū)在不同時期的所述用戶需求度標簽，利用邏輯回歸算法，預測用戶后續(xù)對某一種或幾種藥物需求的概率大小，在控制中心終端生成建議清單，進行售藥機藥品的針對性補充。進一步地，步驟一中的所述藥品類庫，在云端根據(jù)實時的醫(yī)學技術(shù)以及已有售藥機資源進行更新，并且相關(guān)藥品類目信息公布在官網(wǎng)和其他媒體平臺上。進一步地，步驟二中提取的所述關(guān)鍵詞包括病癥的癥狀、藥品名稱或藥品類型，并且自動過濾無關(guān)性、非法性詞匯，并且使用DFA算法對無關(guān)性、非法性詞匯進行過濾。在實現(xiàn)文字過濾的算法中，DFA是唯一比較好的實現(xiàn)算法，也就是確定有窮自動機算法，它是通過event和當前的state得到下一個state，即event+state＝nextstate。進一步地，步驟二中對關(guān)鍵詞進行檢索時，按復雜度設(shè)定檢索級別，售藥機系統(tǒng)連接所述藥品類庫，對用戶輸入的文本信息中的關(guān)鍵詞分級檢索，匹配到對應(yīng)的所述庫存藥品項，提供完整的檢索結(jié)果供用戶篩選。進一步地，步驟三中，基于用戶行為，即用戶需求度標簽進行邏輯回歸算法的分析，設(shè)用戶的特征，如不同地區(qū)、性別、年齡和病癥類型的綜合屬性為自變量X，用戶需求度標簽為因變量Y，可以使用的一種預測方程為線性回歸方程，通過最小二乘法對自動售藥機運營的數(shù)據(jù)X、Y計算回歸方程的斜率、截距，從而估算出用戶需求度標簽所對應(yīng)藥品被購買的概率(即斜率)，從而進行針對性補貨。進一步地，步驟三還包括對用戶多發(fā)病癥進行統(tǒng)計繪圖或制表，反饋到所述控制中心，與各地區(qū)醫(yī)院協(xié)同重視相關(guān)方面的防護，進行側(cè)重宣傳。本專利技術(shù)還提供一種自動售藥機，所述自動售藥機的藥品供應(yīng)系統(tǒng)采用上述的基于用戶行為的售藥機藥品補充方法。上述實施方式僅為本專利技術(shù)的優(yōu)選實施方式，不能以此來限定本專利技術(shù)保護的范圍，本領(lǐng)域的技術(shù)人員在本專利技術(shù)的基礎(chǔ)上所做的任何非實質(zhì)性的變化及替換均屬于本專利技術(shù)所要求保護的范圍。本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
1.一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：云端構(gòu)建藥品類庫，根據(jù)不同癥狀對應(yīng)的所需藥品，將庫存藥品分類列成清單，并且記錄下各種藥品數(shù)量，存入所述藥品類庫；步驟二：獲取用戶輸入的文本信息，提取關(guān)鍵詞，檢索相似癥狀，得到所需藥品，統(tǒng)計出用戶搜索所需藥品的相關(guān)度，按從大到小排行，將排行數(shù)據(jù)插入所述藥品類庫的對應(yīng)庫存藥品項作為用戶需求度標簽，在不同地區(qū)的售藥機分別進行記錄，同時記錄修改的周期按照不同季度，進行多次記錄；步驟三：分析不同地區(qū)在不同時期的所述用戶需求度標簽，利用邏輯回歸算法，預測用戶后續(xù)對某一種或幾種藥物需求的概率大小，在控制中心終端生成建議清單，進行售藥機藥品的針對性補充。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：云端構(gòu)建藥品類庫，根據(jù)不同癥狀對應(yīng)的所需藥品，將庫存藥品分類列成清單，并且記錄下各種藥品數(shù)量，存入所述藥品類庫；步驟二：獲取用戶輸入的文本信息，提取關(guān)鍵詞，檢索相似癥狀，得到所需藥品，統(tǒng)計出用戶搜索所需藥品的相關(guān)度，按從大到小排行，將排行數(shù)據(jù)插入所述藥品類庫的對應(yīng)庫存藥品項作為用戶需求度標簽，在不同地區(qū)的售藥機分別進行記錄，同時記錄修改的周期按照不同季度，進行多次記錄；步驟三：分析不同地區(qū)在不同時期的所述用戶需求度標簽，利用邏輯回歸算法，預測用戶后續(xù)對某一種或幾種藥物需求的概率大小，在控制中心終端生成建議清單，進行售藥機藥品的針對性補充。2.如權(quán)利要求1所述的一種基于用戶行為的售藥機藥品供應(yīng)方法，其特征還在于，所述步驟一中的所述藥品類庫，在云端根據(jù)實時的醫(yī)學技術(shù)以及已有售藥機資源進行更新，并且相關(guān)藥品類目信息公布在官網(wǎng)和其他媒體平臺上。3.如權(quán)...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：許冬瑾，
申請(專利權(quán))人：康美藥業(yè)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：廣東,44