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融合知识图谱与用户病情画像的在线医疗社区场景化信息推荐研究
被引:30
作者:
翟姗姗
胡畔
潘英增
郑路
机构:
[1] 华中师范大学信息管理学院
来源:
关键词:
信息推荐;
病情画像;
知识图谱;
在线医疗社区;
场景化推荐;
D O I:
10.13833/j.issn.1007-7634.2021.05.014
中图分类号:
G252.62 [定题服务];
R-05 [医学与其他学科的关系];
学科分类号:
摘要:
【目的/意义】在现有的信息推荐方法不足的前提下,深入分析知识图谱在健康医疗社区信息推荐中的优势以及健康信息推荐中的不同场景,旨在为不同类型用户提供场景化信息推荐方案。【方法/过程】依据场景划分,搭建基于语义的同主题推荐模型、基于病情画像与用户兴趣的个性化推荐模型以及基于情境感知的信息推荐模型,并对其中具体模型和算法进行了设计与实现。【结果/结论】构建不同场景下的信息推荐模型,推理并输出各类医疗知识和信息,能够辅助渴望获得更为精准的在线健康信息的患者。【创新/局限】提出了融合知识图谱和病情画像的在线医疗社区信息推荐,构建了融合知识图谱和病情画像的在线医疗社区信息推荐方案。仍需进一步强化知识图谱与用户画像的融合应用。
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