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[目的/意义]为减少医疗资源的浪费、推动患者更高效的针对性就医,提出一种基于在线问诊文本信息的线下就诊医院推荐方法.[方法/过程]首先,利用LDA主题模型对在线医院问诊文本进行建模,识别出其中的隐藏疾病主题,并以疾病主题代表医院诊疗优势.然后,根据患者所患疾病,筛选出具备该疾病优势下的医院.结合多种相关数据,运用熵值法确定各维度数据的权重.最后,使用TOPSIS计算该优势下每家医院的推荐指数,并将排名前五的医院推荐给患者.[结果/结论]以"好大夫在线"平台中的问诊文本作为实验数据集,进行验证.实验结果表明,本研究提出的推荐方法降低了单一维度和人为主观性对结果造成的影响,具有良好的推荐效果.

作者:黄锦泉;张雨欣;张楚;潘玮;刘玉文

来源:情报探索 2023 年 9期

知识库介绍

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作者:
黄锦泉;张雨欣;张楚;潘玮;刘玉文
来源:
情报探索 2023 年 9期
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医院推荐 在线健康社区 LDA主题模型 熵值法 TOPSIS hospital recommendation online health community LDA topic model entropy method TOPSIS
[目的/意义]为减少医疗资源的浪费、推动患者更高效的针对性就医,提出一种基于在线问诊文本信息的线下就诊医院推荐方法.[方法/过程]首先,利用LDA主题模型对在线医院问诊文本进行建模,识别出其中的隐藏疾病主题,并以疾病主题代表医院诊疗优势.然后,根据患者所患疾病,筛选出具备该疾病优势下的医院.结合多种相关数据,运用熵值法确定各维度数据的权重.最后,使用TOPSIS计算该优势下每家医院的推荐指数,并将排名前五的医院推荐给患者.[结果/结论]以"好大夫在线"平台中的问诊文本作为实验数据集,进行验证.实验结果表明,本研究提出的推荐方法降低了单一维度和人为主观性对结果造成的影响,具有良好的推荐效果.