基于医学知识图谱的慢性病在线医疗社区分面检索研究

[目的/意义]基于知识图谱与分面检索能够实现健康信息的有效组织,解决其多源异构、专业知识门槛高、语义歧义等方面的问题,从而帮助用户降低专业性医疗知识的使用门槛,引导用户更快获取资源。[方法/过程]将知识图谱与分面检索相结合,构建基于医学知识图谱的慢性病在线医疗社区分面检索模型,主要包括分面体系构建、分面与焦点排序以及分面展现控制3个步骤,并以百度贴吧自闭症吧为数据来源对分面检索原型予以实现。[结果/结论]所构建的自闭症分面检索原型系统应用效果较好,提高了用户检索的效率与质量。提出的分面检索模型对完善健康信息服务等相关理论和方法具有一定推动作用。

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

【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。

UGC挖掘中的在线医疗社区分面体系构建与实现

[目的/意义]在线医疗社区是公众查询健康信息的主要方式之一。针对当今Web2.0模式下在线医疗社区中分面体系普遍存在的分面维度低、体系层级浅、分面焦点词不合理等问题,提出一个网络健康分面类型框架,以期改进在线医疗社区的分面导航,提升健康信息服务质量。[方法/过程]从UGC角度出发,结合用户关注健康信息主题与网络健康信息质量评价形成18个类别的网络健康信息分面类型框架。以有问必答网-全部问题区的UGC健康信息为数据源,构建在线医疗社区分面体系原型。[结果/结论]所构建分面体系原型能够在一定程度上改善现今分面体系的不足,为构建Web2.0模式下在线医疗社区分面体系提供一种可行方案。