带有反馈调节的远程医疗专家自适化推荐

医生推荐能够从专业层面帮助患者快速准确地找到符合需求的医生,确保医疗服务价值的有效实现。从隐私保护出发,提出了一种带有反馈调节的远程医疗专家自适化推荐方法,更强调推荐结果的适应性及可接受性。通过对患者病历和专家长、短期知识特征建模,挖掘知识特征间的相似性,据此缓解专家推荐中的冷启动问题并生成专家推荐指数;将专家活跃度、兴趣度及反馈机制纳入推荐框架,在考虑专家个体行为变化与患者偏好的同时实现专家推荐的动态闭环调整优化,使推荐结果更具解释性和自适性,提升推荐能力;多组对比分析实验验证了融合推荐策略的有效性,实现了患者需求和服务能力的有效适配。研究成果不仅能为远程医疗实践提供借鉴,也为后续相关研究提供理论参考。