个性化医疗推荐服务能够为患者提供有针对性、符合患者个人特性的个性化医疗服务。然而,已有的个性化医疗推荐服务需要成本造价高的可穿戴设备作为数据采集终端,且仅考虑患者的生理指标,数据维度单一、无法在复杂多样的医疗资源中为患者提供可靠的个性化推荐结果。因此,本文提出面向患者的个性化医疗健康服务推荐方法,结合患者的生理指标、地理位置数据等多维数据,研究用户个性化健康服务推荐系统,以提高医疗服务质量。首先,本文开始介绍了个性化医疗健康服务推荐的研究背景以及研究意义,明确了本文的研究目标以及需要研究的内容,接着对国内外对该领域的研究近况进行了分析,接着对本文中需要应用的相关理论和技术进行了介绍,为文章的后续提供了基础。然后,提出了一种个性化健康服务推荐方法,该方法包括数据的采集、数据的处理以及推荐方法的设计。数据采集对数据采用了JSON的表达方式,具有良好的意图表达性和传输便利性;数据处理对不同类型的数据的空值以及噪声值的处理方式做了探讨与分析,并且利用分隔符的方式把数组型的数据整合成了一个数据字段来适应结构化的存储;在推荐方法的设计中,对不同维度的数据进行的聚类处理,对采用的推荐算法以及各算法的参数的设计都做了详细的阐述。接着,本文对个性化健康服务推荐系统的设计与实现做了介绍。从需求分析的角度出发设计了系统的功能与架构,对系统的核心模块的具体实现做了介绍。为了验证推荐方法的有效性和推荐系统的各个功能的有效性,设计了相关的测试验证并对结果进行了分析,分析结果表明,本文设计的推荐方法及推荐系统具有良好的应用性,可以很好的完成推荐任务,达到了预期的结果。最后,对本文做了总结与展望,总结了本分提出的方法与系统,对方法与系统中的不足做了相应的说明并提出了以后可能研究的方向。本文提出了结合患者生理指标数据、地理位置数据和兴趣数据的个性化医疗健康服务推荐方法,并实现了面向互联网医疗的用户个性化医疗健康服务推荐系统,这将有助于为患者提供智能、精准的医疗推荐服务,提高医疗服务质量。