基于多標簽分類和協(xié)同過濾的醫(yī)生推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、我國的醫(yī)療信息化進程正在逐步深入，大部分醫(yī)療機構已完成基礎的信息化建設，一些先進的機構已經(jīng)開始著手建設臨床信息系統(tǒng)。這些系統(tǒng)中大量的醫(yī)生、患者、診斷等數(shù)據(jù)具有十分重要的分析與利用價值。如何對醫(yī)療信息系統(tǒng)中大量數(shù)據(jù)進行合理開發(fā)、分析和利用，并將分析處理之后的數(shù)據(jù)提供給醫(yī)生、患者等各類數(shù)據(jù)使用者使其最大程度地發(fā)揮社會價值，是醫(yī)療信息化進程中面臨的重要課題之一。
　　在醫(yī)療信息系統(tǒng)中存在的各類數(shù)據(jù)中，一類十分重要的數(shù)據(jù)就是醫(yī)生的相關信息

2、數(shù)據(jù)，包括醫(yī)生的基本信息、工作經(jīng)歷、患者評價以及醫(yī)生發(fā)表學術論文等。通過挖掘這些數(shù)據(jù)中的有效信息就可以對醫(yī)生進行綜合評估，進而使用這些加工后的信息來為患者提供服務，例如給患者推薦合適的醫(yī)生等。本文的主要研究內(nèi)容就是開發(fā)一個為患者提供服務的醫(yī)生推薦系統(tǒng)。
　　本文提出一種基于多標簽分類和協(xié)同過濾的醫(yī)生推薦系統(tǒng)，其主要包括兩方面內(nèi)容:醫(yī)生推薦算法及模型研究和醫(yī)生推薦系統(tǒng)設計。在推薦算法和模型方面，本文使用了多標簽分類、協(xié)同過濾和排序三

3、種技術。多標簽分類技術用于對醫(yī)生擅長疾病的缺失標簽進行預測。為此，本文提出并使用兩種新的基于標簽空間降維的多標簽分類技術，它們分別是基于聚類抽樣和頻率抽樣的多標簽分類算法。協(xié)同過濾技術可以根據(jù)已知的患者對醫(yī)生的評價情況和醫(yī)生之間學術社交網(wǎng)絡信息對數(shù)據(jù)庫中的醫(yī)生進行綜合評分預測。經(jīng)過上述離線處理后，在進行醫(yī)生在線推薦時首先根據(jù)地理位置、醫(yī)生的擅長疾病標簽等信息進行醫(yī)生過濾，之后根據(jù)醫(yī)生綜合評分、醫(yī)生職稱等特征使用排序算法進行排序后提供給患