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随着智能手机等移动设备的普及,众多互联网企业纷纷打造移动健康产品.如何根据移动用户的个性化需求进行医疗资讯推荐,提高用户满意度,成为移动医疗领域的研究热点之一.然而,传统的推荐系统以精确性为衡量指标忽视了用户希望得到内容多样资讯的需求,导致医疗资讯推荐面越来越窄,限制了用户的选择视野.本文分析了移动医疗资讯推荐与其他移动推荐的区别,针对分类型属性值分布特点,提出一种基于混合数据和资讯内容多样性的增强推荐方法(Enhance K-prototypes,Enhance KP).实验表明,该方法可以在降低少量推荐精确度的情况下增加推荐内容多样性,提高用户满意度.