基于多标签分类和协同过滤的医生推荐系统的研究与实现
这是一篇关于医生推荐,多标签分类,协同过滤的论文, 主要内容为我国的医疗信息化进程正在逐步深入,大部分医疗机构已完成基础的信息化建设,一些先进的机构已经开始着手建设临床信息系统。这些系统中大量的医生、患者、诊断等数据具有十分重要的分析与利用价值。如何对医疗信息系统中大量数据进行合理开发、分析和利用,并将分析处理之后的数据提供给医生、患者等各类数据使用者使其最大程度地发挥社会价值,是医疗信息化进程中面临的重要课题之一。在医疗信息系统中存在的各类数据中,一类十分重要的数据就是医生的相关信息数据,包括医生的基本信息、工作经历、患者评价以及医生发表学术论文等。通过挖掘这些数据中的有效信息就可以对医生进行综合评估,进而使用这些加工后的信息来为患者提供服务,例如给患者推荐合适的医生等。本文的主要研究内容就是开发一个为患者提供服务的医生推荐系统。本文提出一种基于多标签分类和协同过滤的医生推荐系统,其主要包括两方面内容：医生推荐算法及模型研究和医生推荐系统设计。在推荐算法和模型方面,本文使用了多标签分类、协同过滤和排序三种技术。多标签分类技术用于对医生擅长疾病的缺失标签进行预测。为此,本文提出并使用两种新的基于标签空间降维的多标签分类技术,它们分别是基于聚类抽样和频率抽样的多标签分类算法。协同过滤技术可以根据已知的患者对医生的评价情况和医生之间学术社交网络信息对数据库中的医生进行综合评分预测。经过上述离线处理后,在进行医生在线推荐时首先根据地理位置、医生的擅长疾病标签等信息进行医生过滤,之后根据医生综合评分、医生职称等特征使用排序算法进行排序后提供给患者使用。在推荐系统方面,本文提供分布式信息采集系统用于从网络上批量抓取医生信息数据,并提供数据管理系统将来自多个数据源的数据导入数据库并加以管理,最后使用信息推荐系统来为患者提供实时医生推荐。本文通过现实生活中的医生数据,对本系统使用的方法进行实验验证和实例分析,其结果证明了本文中方法的有效性。
基于在线问诊平台的医生推荐研究
这是一篇关于在线问诊平台,Word2vec,个性化推荐,医生推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,在线问诊平台由于可以实现医患之间的互动,解决患者轻问诊需求,逐渐受到大众的信赖和认可。如国外的Health Tap、American Well和Doctor On Demand,国内的春雨医生、好大夫在线等。患者浏览医生主页,寻找感兴趣的医生,通过提问的方式与医生进行互动。与传统的线下就诊相比,避免了时间和空间因素带来的限制,能够方便地进行疾病咨询。但是,随着医生和患者规模的扩大,大量的医患互动信息以及评价信息产生,患者无法快速识别并选择优质的医生资源,从而降低患者问诊体验。为了发现优质的医生资源,提高患者满意度,个性化医生推荐受到越来越多的关注。在这种背景下,本文基于对目前医生推荐系统的深入研究,包括对在线问诊平台中医生与患者特征分析后,以复杂网络的相关理论为基础,通过多种推荐策略的组合来提高医生推荐结果的准确性,结合目前主流的个性化推荐技术,同时引入语义挖掘技术、社会网络分析法和统计学方法,构建一种基于组合条件的个性化医生推荐模型,其中包括基于相似患者的医生推荐模型,基于相似领域的医生推荐模型和基于医生绩效的医生推荐模型。在基于相似患者的医生推荐模型中,根据从众心理理论,患者一般更青睐于曾经诊治过相同疾病的医生,从而设计了基于患者咨询文本的推荐,主要运用Word2vec模型训练词向量,计算患者相似度,确定候选医生推荐集A;在基于相似领域的医生推荐模型中,认为相同患者往往关注的医生拥有共同特征,如医生的知识结构相似、行为网络关系密切,基于此,构造了两个子模型:医生知识模型和医生行为网络模型,主要是利用Jaccard系数分别计算医生知识结构相似度和医生行为网络相似度,最后,应用Comb SUM算法整合这两种相似度,得到医生之间的领域相似度,从而确定扩展医生推荐集;在基于医生绩效的医生推荐模型中,根据医生的历史评分数据,通过构建医生绩效指标体系对医生的线上服务质量进行测量,从而确定候选医生推荐集B;最后对三种推荐结果进行合并,计算医生的综合得分,确定最终医生推荐集。同时,为了模型应用的清晰性与完整性,本文构建了基于组合条件的个性化医生推荐模型架构,并采集“好大夫在线”真实数据进行模型验证。实验结果表明,模型具有良好的应用可行性和较好的推荐效果。
基于多标签分类和协同过滤的医生推荐系统的研究与实现
这是一篇关于医生推荐,多标签分类,协同过滤的论文, 主要内容为我国的医疗信息化进程正在逐步深入,大部分医疗机构已完成基础的信息化建设,一些先进的机构已经开始着手建设临床信息系统。这些系统中大量的医生、患者、诊断等数据具有十分重要的分析与利用价值。如何对医疗信息系统中大量数据进行合理开发、分析和利用,并将分析处理之后的数据提供给医生、患者等各类数据使用者使其最大程度地发挥社会价值,是医疗信息化进程中面临的重要课题之一。在医疗信息系统中存在的各类数据中,一类十分重要的数据就是医生的相关信息数据,包括医生的基本信息、工作经历、患者评价以及医生发表学术论文等。通过挖掘这些数据中的有效信息就可以对医生进行综合评估,进而使用这些加工后的信息来为患者提供服务,例如给患者推荐合适的医生等。本文的主要研究内容就是开发一个为患者提供服务的医生推荐系统。本文提出一种基于多标签分类和协同过滤的医生推荐系统,其主要包括两方面内容：医生推荐算法及模型研究和医生推荐系统设计。在推荐算法和模型方面,本文使用了多标签分类、协同过滤和排序三种技术。多标签分类技术用于对医生擅长疾病的缺失标签进行预测。为此,本文提出并使用两种新的基于标签空间降维的多标签分类技术,它们分别是基于聚类抽样和频率抽样的多标签分类算法。协同过滤技术可以根据已知的患者对医生的评价情况和医生之间学术社交网络信息对数据库中的医生进行综合评分预测。经过上述离线处理后,在进行医生在线推荐时首先根据地理位置、医生的擅长疾病标签等信息进行医生过滤,之后根据医生综合评分、医生职称等特征使用排序算法进行排序后提供给患者使用。在推荐系统方面,本文提供分布式信息采集系统用于从网络上批量抓取医生信息数据,并提供数据管理系统将来自多个数据源的数据导入数据库并加以管理,最后使用信息推荐系统来为患者提供实时医生推荐。本文通过现实生活中的医生数据,对本系统使用的方法进行实验验证和实例分析,其结果证明了本文中方法的有效性。
基于在线问诊平台的医生推荐研究
这是一篇关于在线问诊平台,Word2vec,个性化推荐,医生推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,在线问诊平台由于可以实现医患之间的互动,解决患者轻问诊需求,逐渐受到大众的信赖和认可。如国外的Health Tap、American Well和Doctor On Demand,国内的春雨医生、好大夫在线等。患者浏览医生主页,寻找感兴趣的医生,通过提问的方式与医生进行互动。与传统的线下就诊相比,避免了时间和空间因素带来的限制,能够方便地进行疾病咨询。但是,随着医生和患者规模的扩大,大量的医患互动信息以及评价信息产生,患者无法快速识别并选择优质的医生资源,从而降低患者问诊体验。为了发现优质的医生资源,提高患者满意度,个性化医生推荐受到越来越多的关注。在这种背景下,本文基于对目前医生推荐系统的深入研究,包括对在线问诊平台中医生与患者特征分析后,以复杂网络的相关理论为基础,通过多种推荐策略的组合来提高医生推荐结果的准确性,结合目前主流的个性化推荐技术,同时引入语义挖掘技术、社会网络分析法和统计学方法,构建一种基于组合条件的个性化医生推荐模型,其中包括基于相似患者的医生推荐模型,基于相似领域的医生推荐模型和基于医生绩效的医生推荐模型。在基于相似患者的医生推荐模型中,根据从众心理理论,患者一般更青睐于曾经诊治过相同疾病的医生,从而设计了基于患者咨询文本的推荐,主要运用Word2vec模型训练词向量,计算患者相似度,确定候选医生推荐集A;在基于相似领域的医生推荐模型中,认为相同患者往往关注的医生拥有共同特征,如医生的知识结构相似、行为网络关系密切,基于此,构造了两个子模型:医生知识模型和医生行为网络模型,主要是利用Jaccard系数分别计算医生知识结构相似度和医生行为网络相似度,最后,应用Comb SUM算法整合这两种相似度,得到医生之间的领域相似度,从而确定扩展医生推荐集;在基于医生绩效的医生推荐模型中,根据医生的历史评分数据,通过构建医生绩效指标体系对医生的线上服务质量进行测量,从而确定候选医生推荐集B;最后对三种推荐结果进行合并,计算医生的综合得分,确定最终医生推荐集。同时,为了模型应用的清晰性与完整性,本文构建了基于组合条件的个性化医生推荐模型架构,并采集“好大夫在线”真实数据进行模型验证。实验结果表明,模型具有良好的应用可行性和较好的推荐效果。
基于在线问诊平台的医生推荐研究
这是一篇关于在线问诊平台,Word2vec,个性化推荐,医生推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,在线问诊平台由于可以实现医患之间的互动,解决患者轻问诊需求,逐渐受到大众的信赖和认可。如国外的Health Tap、American Well和Doctor On Demand,国内的春雨医生、好大夫在线等。患者浏览医生主页,寻找感兴趣的医生,通过提问的方式与医生进行互动。与传统的线下就诊相比,避免了时间和空间因素带来的限制,能够方便地进行疾病咨询。但是,随着医生和患者规模的扩大,大量的医患互动信息以及评价信息产生,患者无法快速识别并选择优质的医生资源,从而降低患者问诊体验。为了发现优质的医生资源,提高患者满意度,个性化医生推荐受到越来越多的关注。在这种背景下,本文基于对目前医生推荐系统的深入研究,包括对在线问诊平台中医生与患者特征分析后,以复杂网络的相关理论为基础,通过多种推荐策略的组合来提高医生推荐结果的准确性,结合目前主流的个性化推荐技术,同时引入语义挖掘技术、社会网络分析法和统计学方法,构建一种基于组合条件的个性化医生推荐模型,其中包括基于相似患者的医生推荐模型,基于相似领域的医生推荐模型和基于医生绩效的医生推荐模型。在基于相似患者的医生推荐模型中,根据从众心理理论,患者一般更青睐于曾经诊治过相同疾病的医生,从而设计了基于患者咨询文本的推荐,主要运用Word2vec模型训练词向量,计算患者相似度,确定候选医生推荐集A;在基于相似领域的医生推荐模型中,认为相同患者往往关注的医生拥有共同特征,如医生的知识结构相似、行为网络关系密切,基于此,构造了两个子模型:医生知识模型和医生行为网络模型,主要是利用Jaccard系数分别计算医生知识结构相似度和医生行为网络相似度,最后,应用Comb SUM算法整合这两种相似度,得到医生之间的领域相似度,从而确定扩展医生推荐集;在基于医生绩效的医生推荐模型中,根据医生的历史评分数据,通过构建医生绩效指标体系对医生的线上服务质量进行测量,从而确定候选医生推荐集B;最后对三种推荐结果进行合并,计算医生的综合得分,确定最终医生推荐集。同时,为了模型应用的清晰性与完整性,本文构建了基于组合条件的个性化医生推荐模型架构,并采集“好大夫在线”真实数据进行模型验证。实验结果表明,模型具有良好的应用可行性和较好的推荐效果。
基于在线问诊平台的医生推荐研究
这是一篇关于在线问诊平台,Word2vec,个性化推荐,医生推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,在线问诊平台由于可以实现医患之间的互动,解决患者轻问诊需求,逐渐受到大众的信赖和认可。如国外的Health Tap、American Well和Doctor On Demand,国内的春雨医生、好大夫在线等。患者浏览医生主页,寻找感兴趣的医生,通过提问的方式与医生进行互动。与传统的线下就诊相比,避免了时间和空间因素带来的限制,能够方便地进行疾病咨询。但是,随着医生和患者规模的扩大,大量的医患互动信息以及评价信息产生,患者无法快速识别并选择优质的医生资源,从而降低患者问诊体验。为了发现优质的医生资源,提高患者满意度,个性化医生推荐受到越来越多的关注。在这种背景下,本文基于对目前医生推荐系统的深入研究,包括对在线问诊平台中医生与患者特征分析后,以复杂网络的相关理论为基础,通过多种推荐策略的组合来提高医生推荐结果的准确性,结合目前主流的个性化推荐技术,同时引入语义挖掘技术、社会网络分析法和统计学方法,构建一种基于组合条件的个性化医生推荐模型,其中包括基于相似患者的医生推荐模型,基于相似领域的医生推荐模型和基于医生绩效的医生推荐模型。在基于相似患者的医生推荐模型中,根据从众心理理论,患者一般更青睐于曾经诊治过相同疾病的医生,从而设计了基于患者咨询文本的推荐,主要运用Word2vec模型训练词向量,计算患者相似度,确定候选医生推荐集A;在基于相似领域的医生推荐模型中,认为相同患者往往关注的医生拥有共同特征,如医生的知识结构相似、行为网络关系密切,基于此,构造了两个子模型:医生知识模型和医生行为网络模型,主要是利用Jaccard系数分别计算医生知识结构相似度和医生行为网络相似度,最后,应用Comb SUM算法整合这两种相似度,得到医生之间的领域相似度,从而确定扩展医生推荐集;在基于医生绩效的医生推荐模型中,根据医生的历史评分数据,通过构建医生绩效指标体系对医生的线上服务质量进行测量,从而确定候选医生推荐集B;最后对三种推荐结果进行合并,计算医生的综合得分,确定最终医生推荐集。同时,为了模型应用的清晰性与完整性,本文构建了基于组合条件的个性化医生推荐模型架构,并采集“好大夫在线”真实数据进行模型验证。实验结果表明,模型具有良好的应用可行性和较好的推荐效果。
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