基于康复机器人的脑卒中下肢康复推荐系统

作者：朱海春; 郭帅^*

来源：计量与测试技术, 2022, 49(11): 95-100.

DOI：10.15988/j.cnki.1004-6941.2022.11.026

• 协同过滤
• 相似度
• 多样性
• 属性特征
• 偏好特征

针对当前下肢康复机器人计划制订不合理等问题，提出基于用户特征和项目多样性的协同过滤推荐算法(UserCF＿UPD),改善了推荐结果精度低、多样性差等问题。根据历史康复训练计划，建立了基于用户特征的相似度权重计算模型，对推荐结果进行初步筛选。根据患者多样性偏好和训练计划相似度，采用最大边缘相关(MMR),对推荐结果进行重排。试验结果表明，该算法在均方根误差(RMSE)和多样性(ILS)中，较其他算法有明显改善，且推荐的康复训练计划同患者康复阶段相匹配，具有新颖性。

• 单位
  上海大学