一种融合患者咨询文本与决策机理的医生推荐算法

摘要：

[目的]研究患者选择医生时的决策机理,构建融合患者决策机理的医生推荐方法,提升医生推荐的效果.[方法]利用Word2Vec训练词向量模型计算患者与医生间基于文本的相似度,得到基于咨询文本的医生评分.以因子分析为基础,分析影响患者选择医生时的决策因素,得到基于患者决策机理的医生评分,融合两种评分实现医生推荐.[结果]以“好大夫在线”上的相关数据为例对所提医生推荐算法进行实证研究,在进行医生推荐时同时考虑了患者与医生间的文本相似度与患者的决策因素,推荐的医生更为符合患者实际需求.[局限]患者的历史决策行为有待进一步分析,在推荐时主要是面向单一患者进行推荐,时间成本较高.[结论]本文所提方法适用于进行医生的精准推荐,能有效满足患者需求.

关键词：医生推荐、决策机理、Word2Vec、在线医疗平台

所属期刊栏目：4

分类号：G354(情报学、情报工作)

资助基金：本文系华中师范大学中央高校基本科研业务费人文社科类重大项目“基于语义网的在线健康信息的挖掘与推荐研究”;华中师范大学优秀博士学位论文培育计划项目

在线出版日期：2020-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：153-164