本公开涉及医疗大数据技术领域，具体涉及一种医疗大数据产品用户满意度确定方法及装置、存储介质及电子设备。
背景技术：
医疗大数据产品和其他产品一样，其产品及服务要让用户满意。用户满意度定义为广义的数据质量提升的度量指标。用户满意度依赖于很多方面，不仅仅局限于狭义理解的生产环节。然而，对于没有大量使用用户的2b(tobusiness，面向企业)产品通常缺乏标准化模型的指导，也常常对效果无法量化，用户满意度容易沦为抽象概念。
对用户满意度的建模与度量常见两类方法。第一类为显式方法，即通过市场调查，由用户填写调查问卷完成。另一类为隐式方法，即由用户使用产品的日志进行分析，根据事先假设来估计用户满意度。现市场产品中缺乏对用户满意度的建模及数学量化办法。
通过用户显式反馈方式，即通过用户调研方式采样率小，成本高，得到反馈结果后很难找到具体原因进行系统化产品优化。而通过用户隐式反馈方式依赖于大量用户使用日志，对于未成熟或不会拥有大量用户的产品不适用。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现要素：
本公开的目的在于提供一种用户满意度确定方法、装置、存储介质以及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的第一方面，提供一种医疗大数据产品的用户满意度确定方法，包括：
获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；
获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；
获取所述医疗大数据产品的服务满意度；
基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
在一个实施例中，确定所述医疗大数据产品的满意度的公式为：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)；
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数。
在一个实施例中，获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度包括：通过用户的先验信任得分、先验沟通得分和先验体验得分获得所述医疗大数据产品的先验感知满意度。
在一个实施例中，通过用户的先验信任得分、先验沟通得分和先验体验得分获得所述医疗大数据产品的先验感知满意度包括：通过用户的先验信任得分、先验沟通得分、先验体验得分和先验关系得分确定所述医疗大数据产品的先验感知满意度。
在一个实施例中，确定所述先验感知满意度的公式为：
s0＝w3·(t·c·i) w4·r；
其中，s0表示先验感知满意度，t表示先验信任得分，c表示先验沟通得分，i表示先验体验得分，r表示先验关系得分。
在一个实施例中，获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度包括：根据用户任务完成度、产品体验得分、数据质量得分和用户负担计分确定所述医疗大数据产品的产品价值满意度。
在一个实施例中，确定所述产品价值满意度的公式为：
其中，s1表示产品价值满意度，y表示任务完成度，u表示产品体验得分，d表示数据质量得分，b表示用户负担计分，ex表示用户预期，w5、w6、w7为权重系数。
在一个实施例中，获取所述医疗大数据产品的服务满意度包括：根据服务获得便捷性得分、服务反馈及时性得分和服务有效性得分确定所述医疗大数据产品的服务满意度。
在一个实施例中，确定所述医疗大数据产品的服务满意度的公式为：
s2＝w8·a w9·f w10·e；
其中，s2表示服务满意度，a表示服务获取便捷性得分，f表示服务反馈及时性得分，e表示服务有效性得分，w8、w9、w10为权重系数。
根据本发明的另一方面，提供一种医疗大数据产品的用户满意度确定装置，包括：
先验感知满意度获取模块，用于获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；
产品价值满意度获取模块，用于获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；
服务满意度获取模块，用于取所述医疗大数据产品的服务满意度；
总满意度确定模块，用于基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
在一个实施例中，总满意度确定模块确定所述医疗大数据产品的满意度的公式为：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)；
s0＝w3·(t·c·i) w4·r；
s2＝w8·a w9·f w10·e；
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数，t表示先验信任得分，c表示先验沟通得分，i表示先验体验得分，r表示先验关系得分,y表示任务完成度，u表示产品体验得分，d表示数据质量得分，b表示用户负担计分，ex表示用户预期，w5、w6、w7为权重系数,a表示服务获取便捷性得分，f表示服务反馈及时性得分，e表示服务有效性得分，w8、w9、w10为权重系数。
根据本公开的又一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的用户满意度确定方法。
根据本公开的再一方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的用户满意度确定方法。
本公开的一种实施例所提供的用户满意度确定方法，通过获取上述满意度指标，使得面向用户满意的产品设计运营优化效果可以量化，从定性分析转到定量分析。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的一个实施例的流程图；
图2示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的一个实施例中涉及指标的示意图；
图3示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定装置的一个实施例的结构图；
图4示出用于本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的电子设备的示意图；和
图5示出存储有执行本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的程序的存储介质示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
图1示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的一个实施例的流程图。
如图1所示，在步骤s102，获取医疗大数据产品的先验感知满意度。在一个实施例中，先验感知满意度通过先验信任得分、先验沟通得分、先验体验得分和先验关系得分中的一项或者多项获得。
在步骤s104，获取医疗大数据产品的产品价值满意度。在一个实施例中，产品价值满意度通过用户任务完成度、产品体验得分、数据质量得分和用户负担计分中的一项或多项获得。
在步骤s106，获取医疗大数据产品的服务满意度。在一个实施例中，服务满意度通过服务获得便捷性得分、服务反馈及时性得分和服务有效性得分在中的一项或者多项获得。
在步骤s108，基于先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
上述实施例中，通过获取上述满意度指标，使得面向用户满意的产品设计运营优化效果可以量化，从定性分析转到定量分析，使产品的设计运营优化点更加清晰，更加贴近用户体验，提高用户满意度。通过用户满意度细节指标的拆解与建模，排除了一些随机偶然因素对用户满意度的影响。
图2示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定方法的一个实施例中涉及指标的示意图。下面结合图2进行具体描述。
用户对产品及服务的使用是为了完成一定的任务，如科研任务，管理任务等。公司能提供给用户帮其完成任务的能力包括交付的产品和提供的服务。因此可以将用户满意度拆解为产品价值满意度与服务满意度。但是让用户接受的产品服务的前提是其先验感知。若先验感知满意度为0，公司将没有机会提供产品及服务。因此用户满意度可以通过如下公式进行度量：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)(1)
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数。此处的权重系数可根据具体情况调整或利用历史数据学习获得。
用户先验感知的满意度主要依赖于以下几个方面：
先验信任得分t(trust)：
用户对公司产品的先验信任，这种信任主要来自于公司的市场品牌影响力和用户口碑效应。公司可以通过技术品牌建设提升先验信任得分t。可以通过调查等方式获得用户对公司产品的先验信任得分。
先验沟通得分c(communication):
与医生的沟通依赖于公司前端的运营，通过前端人员技术沟通培训提升效果。可以受益于技术与沟通技巧的前端培训，目标为获得用户先验的好感和信任。一旦好感与信任被锚定，用户后期使用中对产品的挑战会更加的宽容。
先验体验得分i(intuition)：
在用户真正使用公司的产品解决具体问题前的体验会决定用户对产品的先验评价。在一个实施例中，可以通过演示平台的效果提升先验体验得分。
需要注意，如果这三者中有一个达到底线，即分数为零，都可能导致用户彻底放弃一个公司的产品。一种可能的挽回办法为：如果关系特别好的单位或医生，进一步沟通后，还是有可能继续使用公司的产品的。因此先验关系得分r(relation)很高的情况下，依然可以让先验感知满意度s0不为零，从而让用户满意度s不为零。即：
s0＝w3·(t·c·i) w4·r(2)
产品价值满意度的得分依赖于是否真的可以帮用户解决问题，完成任务。如果不能帮用户解决问题，用户是不可能满意的。用户按照任务完成到一定程度，就有满意的可能性。任何产品不可能做到尽善尽美，都有单纯技术上无法帮助用户完成任务的风险，因此允许用户参与的途径就变得尤为重要，让用户可以通过自身的参与在产品及服务的基础上完成任务。比如结构化编辑器，检索中的交互式参与都是很好的例子。另外一点是用户对产品的满意度一定是和用户对产品的预期成反比的。在产品水平不变前提下，用户预期越高，满意的可能性越低。因此，合理控制用户预期非常重要。在完成任务的前提被满足时，有几个重要指标严重影响用户的满意度：
产品体验得分u：
主要依赖于产品设计，交互，易用性。因此产品本身对用户满意的影响也非常巨大。一方面要不断更新迭代产品，不断提升，另一方面要控制用户使用习惯的迁移成本。这是需要精心设计与考量。
数据质量得分d：
主要依赖于数据质量，此处重点关注的狭义的数据质量问题。每个生产环节均设立了指标。指标的达成除依赖于算法技术，还依赖于成本的投入。比如对数据的标注成本，对规则的编辑成本。要尽可能在控制时间成本与资金成本的前提下做到极致，这是短期内的一个基本目标。在医疗数据的处理过程中，数据质量问题一直是数据处理过程中需要逐步改善和提升的内容。由于医院本身数据质量就可能存在问题，我们还要主动发现数据中的问题，和医院共同协作解决，否则还有让用户无法完成任务的风险。因此柔性规则知识库与数据治理都是数据质量部分的重要工作。数据质量的测量的一个主要方面在于依赖数据的校验结果，数据的校验过程可以在数据处理各个阶段和过程中进行，而校验规则的适配性定义也为数据质量的测量提供较为灵活的基础。关于数据的校验过程与数据质量测量间的映射，基于一系列关键指标项的关联映射，从而根据这些映射关系获得数据校验值向数据质量值综合汇聚的依据。在一个实施例中，首先获取不同医疗数据系统中的医疗业务数据信息，该医疗业务数据信息可以包括结构化数据与非结构化数据；根据预先定义的校验规则、校验指标和权重对获取的医疗业务数据信息内容进行合规性校验；对获取的医疗业务数据的不同质量评价指标进行评估，并根据各质量评价指标的权重获得医疗业务数据的质量评价指标的综合得分。
在一个实施例中，适用于脑电波医疗数据质量的控制，包括：对数据采集阶段提取的脑电波数据的波群的完整性，数据存储与管理阶段的数据的完整性、准确性、一致性和时效性进行质量检测，判断数据质量是否符合预定标准；当数据采集阶、数据存储与管理阶段中的部分的数据质量不符合标准时，给予相应的负得分；对于符合预定标准的，给予相应的正得分，综合所有得分获得数据质量得分d。
在一个实施例中，按照如下规则确定数据质量得分：
数据质量得分初始分数为满分100分，满足以下条件则产生扣分：
1.本批次数据应集成的医院临床信息系统包括医院信息管理系统(his)、电子病历系统(emr)、检验信息系统(lis)、放射信息管理系统(ris)、移动护理信息管理系统、手术麻醉信息管理系统、重症监护信息管理系统、病案管理系统。以上集合中集成不足6个系统的扣10分，不足4个系统的扣20分(同类功能多厂家多系统的只计算一个)。
2.填充率小于70％的字段实用性常常是受限的，计算本批次数据所采用字段中填充率小于70％的字段比率。比率不达90％扣10分，不达80扣20分。
3.原始数据常存在一些问题导致从数据应用性出发设计的质控指标无法100％地被理想满足，计算本批次数据中违反质控规则的规则个数。每个不达质控阈值的规则扣1分。
用户负担计分b：
用户在使用产品完成任务的过程中也会投入大量人力与时间的成本进行操作。因此通过人工智能算法与用户交互技术尽可能减少用户使用负担的成本是提升用户满意度的另一个重要因子。比如尽可能提升结构化准确召回率可以节省用户自操作成本，结构化编辑器中的算法辅助可以减少用户的大量重复劳动。
因此，
目前，非结构化信息是医学病历中文本记录的一种常用方式，当医生想进行医学研究的时候，需要把非结构化文本结构化，从而提取关键信息用于科研的数据工作。大部分科研过程，还在使用手工提取内容并摘录。
传统的结构化步骤包括：医生查找病历，人工从病历中提取所需结构化信息，并记录在表格中。每个科研项目如此重复操作。医生每次新制作一批提取内容后，以前的提取方式不能复用，需要重新提取并统计。
一种改进的方案是，医生通过少量文本的标注，软件系统分析医生标注内容，并提供未标注文本的提取结果。每次建立的提取方式均可以复用在未来项目中。但是，这种技术方案的缺点包括：医生标记的文本描述方式有限，实际中可能只是多个描述方式中的一种。这类标记会影响提取的效果。
进一步的改进方案是，通过结构化编辑器的产品设计，减少医生在提取非结构化文本时操作步骤，复用已有的提取方案，减少医生提取时间。医生选择要提取的内容，医生进行提取内容标注，根据医生所标注内容，智能分析其他文本的特点并智能推荐相关词汇，系统完成其它文本的待提取内容提取。提取后内容可以导出。
具体来说，结构化编辑器提取方式包括：
1)新建结构化编辑器：医生新建一个要提取的结构化编辑器，编辑器包括选择提取哪些内容和提取内容特点。
2)选择结构化来源：医生选择要提取的结构化来源，选择后在此数据范围内进行标记。
3)标记结构化信息：医生通过人工的方式，把来源中的一条或多条数据进行标记，标记需要提取的内容，标记需要提取内容的特征标记。
4)得到其他文本提取结果：当人工标记了一些需要提取的内容后，系统经过分析，提供出未标记内容中需要提取的结果。
5)导出提取结果到文件中
通过该应用设计，可以提高提取结构化文本的效率：在用户使用时，仅需标记少量的文本，即可批量提取大数据内容；可以提升医生提取文本的自由度：医生可以从多个数据范围得到需要提取的结构化内容。
关于服务满意度，需要考虑以下几个方面
服务获取便捷性得分a：
要让用户遇到问题需要解决时有便捷的途径反馈，建立人工及工具化显式或隐式反馈渠道。比如有可以随时找到的联系人或在系统中有反馈途径。这要在产品设计时就有所考虑。另外，长期来看，可以在用户正常使用中主动发现和分析问题，在后台主动解决，做好日志记录与分析。
服务反馈及时性得分f：
用户需要服务辅助时，在接收到需求后及时的给出反馈对于用户的满意非常重要。反馈不等价于问题的解决，但要让用户看到公司在努力解决，而且不停更新进展。因此需要建立标准化服务管理流程及进度工具，合理高效的反馈流程管理系统。帮助公司自己管理，又对用户进展可见。
服务有效性得分e：
服务有效性指的是用户提出的服务请求最终被解决，否则反馈再及时也没有用。因此后端对数据的处理需要及时，要正确的高效的分发用户请求给后端技术负责人，建立高效分发机制及后端流程管理。这需要标准化流程管理及技术的不断迭代更新。
因此，
s2＝w8·a w9·f w10·e(4)
综上所述，用户满意度是广义的数据质量问题，对于数据质量，应该以用户满意为目标。用户满意度依赖很多因素，需要所有前后端都将相关部分做到极致。
具体来说，在一个实施例中，用户满意度可量化模型定义如下：
用户满意度：
s＝先验感知满意度s0·(w1·产品质量满意度s1 w2·服务满意度s2)
先验感知满意度：
s0＝w3·(先验信任得分t·先验沟通得分c·先验体验得分i)
w4·先验关系得分r
产品质量满意度：
服务满意度：
s2＝w8·服务获取便捷性得分a w9·服务反馈及时性得分f
w10·服务有效性得分e
符号化定义：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)
s0＝w3·(t·c·i) w4·r
s2＝w8·a w9·f w10·e
约束条件：
w1≥w2
w1 w2＝1
w3 w4＝1
w5 w6 w7＝1
w8 w9 w10＝1
0≤y≤1
y＝f(x,u,d,b)
ex≥0
0≤t,c,i,u,d,b,a,f,e≤1。
图3示出根据本发明医疗大数据产品用户满意度确定装置的一个实施例的结构图。如图3所示，该装置包括：先验感知满意度获取模块31，用于获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；产品价值满意度获取模块32，用于获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；服务满意度获取模块33，用于取所述医疗大数据产品的服务满意度；总满意度确定模块34，用于基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
在一个实施例中，总满意度确定模块确定所述医疗大数据产品的满意度的公式为：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)；
s0＝w3·(t·c·i) w4·r；
s2＝w8·a w9·f w10·e；
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数，t表示先验信任得分，c表示先验沟通得分，i表示先验体验得分，r表示先验关系得分,y表示任务完成度，u表示产品体验得分，d表示数据质量得分，b表示用户负担计分，ex表示用户预期，w5、w6、w7为权重系数,a表示服务获取便捷性得分，f表示服务反馈及时性得分，e表示服务有效性得分，w8、w9、w10为权重系数。
上述的用户满意度确定装置中各模块的具体细节已经在对应的用户满意度确定方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述医疗大数据产品的用户满意度确定方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备400。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元410、上述至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图1中所示的s102,获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；s104,获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；s106获取所述医疗大数据产品的服务满意度；s108，基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)4203。
存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备400也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器460通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
1.一种医疗大数据产品的用户满意度确定方法，其特征在于，包括：
获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；
获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；
获取所述医疗大数据产品的服务满意度；
基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述医疗大数据产品的满意度的公式为：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)；
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度包括：
通过用户的先验信任得分、先验沟通得分和先验体验得分获得所述医疗大数据产品的先验感知满意度。
4.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过用户的先验信任得分、先验沟通得分和先验体验得分获得所述医疗大数据产品的先验感知满意度包括：
通过用户的先验信任得分、先验沟通得分、先验体验得分和先验关系得分确定所述医疗大数据产品的先验感知满意度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述先验感知满意度的公式为：
s0＝w3·(t·c·i) w4·r；
其中，s0表示先验感知满意度，t表示先验信任得分，c表示先验沟通得分，i表示先验体验得分，r表示先验关系得分，w3和w4分别表示权重系数。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度包括：
根据用户任务完成度、产品体验得分、数据质量得分和用户负担计分确定所述医疗大数据产品的产品价值满意度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述产品价值满意度的公式为：
其中，s1表示产品价值满意度，y表示任务完成度，u表示产品体验得分，d表示数据质量得分，b表示用户负担计分，ex表示用户预期，w5、w6、w7为权重系数。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取所述医疗大数据产品的服务满意度包括：
根据服务获得便捷性得分、服务反馈及时性得分和服务有效性得分确定所述医疗大数据产品的服务满意度。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，确定所述医疗大数据产品的服务满意度的公式为：
s2＝w8·a w9·f w10·e；
其中，s2表示服务满意度，a表示服务获取便捷性得分，f表示服务反馈及时性得分，e表示服务有效性得分，w8、w9、w10为权重系数。
10.一种医疗大数据产品的用户满意度确定装置，其特征在于，包括：
先验感知满意度获取模块，用于获取所述医疗大数据产品的先验感知满意度；
产品价值满意度获取模块，用于获取所述医疗大数据产品的产品价值满意度；
服务满意度获取模块，用于取所述医疗大数据产品的服务满意度；
总满意度确定模块，用于基于所述先验感知满意度、产品价值满意度和服务满意度确定所述医疗大数据产品的满意度。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，总满意度确定模块确定所述医疗大数据产品的满意度的公式为：
s＝s0·(w1·s1 w2·s2)；
s0＝w3·(t·c·i) w4·r；
s2＝w8·a w9·f w10·e；
其中，s表示用户满意度，s0表示先验感知满意度，s1表示产品价值满意度，s2表示服务满意度，w1和w2分别表示权重系数，t表示先验信任得分，c表示先验沟通得分，i表示先验体验得分，r表示先验关系得分,w3和w4分别表示权重系数，y表示任务完成度，u表示产品体验得分，d表示数据质量得分，b表示用户负担计分，ex表示用户预期，w5、w6、w7为权重系数,a表示服务获取便捷性得分，f表示服务反馈及时性得分，e表示服务有效性得分，w8、w9、w10为权重系数。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～9中任意一项所述的用户满意度确定方法。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～9中任意一项所述用户满意度确定方法。
技术总结