基于朴素贝叶斯的问诊推荐系统的设计与实现

面对繁杂的医疗文本信息,有效的管理与储存、快速和准确的分类,并提取出有用信息是目前的研究热点。针对此热点问题,以文本挖掘和推荐算法为背景,对文本分类技术展开研究。对医疗咨询文本进行疾病分类,将病情描述进行文本预处理;通过TF-IDF算法对经过预处理的文本进行特征提取;构建基于贝叶斯分类算法的模型。对自然语言处理、通过贝叶斯分类算法处理数据,实现医疗咨询文本的疾病分类和预测。