基于文本相似度的医疗器械分类推荐系统

目的 基于最新修订的2017版《医疗器械分类目录》，设计一种可实时交互的医疗器械分类推荐系统，实现医疗器械分类界定数据的高效匹配和搜索。方法 提取2017版《医疗器械分类目录》中的结构化数据，制作关联数据库表。采用基于TF-IDF的文本相似度匹配算法，将用户输入与举例产品名称逐一进行相似度计算，筛选出最匹配的内容。同时，结合数据库表的关联关系，借助Flask框架搭建的交互式网站，向用户展示医疗器械分类推荐结果。结果 分类推荐系统可根据用户输入的产品名称自动采用TF-IDF模型计算文本相似度，并根据数据库表的关联关系，通过网页返回匹配度最高的三级分类推荐编码、子目录（主序号、主名称）、一级产品类别（一级序号、一级名称）、二级产品类别（二级序号、二级名称）、产品描述、预期用途和管理类别等关键分类信息。结论 基于文本相似度的医疗器械分类推荐系统可为医疗器械分类编码工作提供便捷、精确和高效的指导，减少因缺乏专业知识和经验而造成的分类混淆、分类失效问题，具有较好的实际应用价值。