【摘 要】
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【目的/意义】为了向在线医疗社区中的用户自动推荐符合其自身实际需求的医生,本文基于在线问诊文本信息,提出了基于相似用户与相似医生的混合医生推荐算法。【方法/过程】首先从用户咨询问题出发,找到具有相似咨询问题的用户,将其所选择的医生作为基于相似用户的推荐集合;然后从医生回答从发,通过LDA主题模型训练,从医生回答文本集中挖掘出隐含的疾病主题,按主题查找具有相似疾病诊治经验的医生作为推荐集合;最后通过混合相似度计算融合基于相似用户和相似医生的推荐结果,得到最终推荐列表。【结果/结论】通过对在线医疗社区\"
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院,贵州财经大学信息学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费重大培育项目“基于语义网的在线健康信息的挖掘与推荐研究”(:CCNU19Z02004),国家自然科学基金地区基金项目“基于知识图谱的农产品价值链信息融合研究”(71964007),贵州省科技计划基础研究(科学技术基金)项目““互联网+医疗”背景下基于用户特征挖掘的医疗资源推荐研究”(黔科合基础-ZK[2021]一般336)。
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【目的/意义】为了向在线医疗社区中的用户自动推荐符合其自身实际需求的医生,本文基于在线问诊文本信息,提出了基于相似用户与相似医生的混合医生推荐算法。【方法/过程】首先从用户咨询问题出发,找到具有相似咨询问题的用户,将其所选择的医生作为基于相似用户的推荐集合;然后从医生回答从发,通过LDA主题模型训练,从医生回答文本集中挖掘出隐含的疾病主题,按主题查找具有相似疾病诊治经验的医生作为推荐集合;最后通过混合相似度计算融合基于相似用户和相似医生的推荐结果,得到最终推荐列表。【结果/结论】通过对在线医疗社区\"39
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