如今,人们越来越依赖互联网给我们生活中带来的各种便利,最显著的一点就是购物。网上购物形式已经逐渐取代了传统的门店式购物的形式。网上购物给我们带来便利的同时,由于其种类繁多,又没有人工指引,因此,人们想买到自己想要的东西或者感兴趣的东西变得越来越困难。于是,企业开始尝试将个性化推荐技术引入到各自的商用平台中,并且取得了巨大的成功。最著名的就是亚马逊的图书推荐,和国内用的最多的淘宝网。但是,在医疗领域中,使用个性化推荐的应用却相对来说较少。因此,本文主要研究适用于个性化医疗信息的推荐算法,并在医院在线预约挂号平台中实现医疗信息的推荐功能。本文工作的主要贡献如下:本文首先对个性化推荐技术涉及的相关技术进行了较为周密深刻的剖析。分别从用户模型的构建,数据模型的构建,中文分词技术,特征提取技术,评分预测等几个方向来说明个性化推荐系统。然后着重讲述了个性化推荐算法的组成、原理以及优缺点。其次,针对用户在线挂号的特点以及用户挂号如何选择科室、医生等问题,提出了一种个性化医疗信息推荐系统的系统架构。系统主要包括用户管理模块、医生管理模块、号务管理模块、新闻管理模块、医疗信息推荐模块以及医生评价模块等六个功能模块。研究适用于个性化医疗信息的推荐算法,运用现有的基于用户标签的科室推荐算法和基于内容的医疗文章推荐算法以及基于评分预测的医生推荐算法实现了个性化医疗信息的推荐。该算法可可以为患者推荐合适的科室、医生和相关医疗文章。最终,本文按照设计的个性化医疗信息推荐算法在医院在线预约平台上设计了原型系统,并详细介绍了个性化医疗信息推荐原型系统的总体架构设计、数据库设计、算法实现和界面设计。然后运用用户调查的测试方法,测试了原型系统,对系统的推荐效果进行了评价。评价结果说明本文的个性化医疗信息推荐有效,符合患者的需求。