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面向在线问诊平台的三支推荐方法
文献摘要：
近年来,随着互联网和在线医疗服务的飞速发展,在线问诊平台已逐渐成为满足民众基本医疗问诊的重要渠道.与此同时,随着医患数据的飞速增长,推荐系统被逐渐应用于在线问诊平台中解决其信息过载问题.然而,现有推荐方法存在以下问题:一方面,现有推荐方法主要基于医生热度进行推荐,导致医生资源分配不均;另一方面,现有医生推荐研究主要从单粒度的视角出发,忽略了医生特征的多粒度性和多源性.基于此,该文通过融合多源数据,挖掘医生多粒度特征,提出一种面向多源数据的多步骤三支医生推荐方法(multi-stage doctor recommendation based on three-way decision,3 WD-msDRec).首先,利用Word2Vec和LDA等技术挖掘医生特征,构建多粒度医患推荐信息;其次,引入三支决策的思想,提出多步骤三支推荐方法;最后,通过从好大夫网站中爬取的医患数据验证所提方法的有效性.实验表明,文中方法在提高推荐精度的同时,还能提高推荐系统的覆盖率.
文献关键词：
在线问诊平台;推荐系统;三支决策;粒计算;多源数据
中图分类号：
作者姓名：
梁建树;叶晓庆;刘盾
作者机构：
西南交通大学经济管理学院,四川成都 610031;西南交通大学计算机与人工智能学院,四川成都 611756
文献出处：
引用格式：
[1]梁建树;叶晓庆;刘盾-.面向在线问诊平台的三支推荐方法)[J].西北大学学报（自然科学版）,2022(05):784-796
A类：
msDRec,大夫网
B类：
在线问诊平台,推荐方法,在线医疗服务,基本医疗,医患,推荐系统,信息过载,过载问题,下问,生热,热度,资源分配,医生推荐,多源性,多源数据,多粒度特征,多步,multi,stage,doctor,recommendation,three,way,decision,WD,Word2Vec,LDA,推荐信,三支决策,爬取,数据验证,中方,推荐精度,粒计算
AB值：
0.33216
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