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在線健康社區的知識抽取與用戶行為研究 版權信息
- ISBN：9787550459175
- 條形碼：9787550459175 ; 978-7-5504-5917-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
在線健康社區的知識抽取與用戶行為研究 本書特色
本書作者根據在線健康社區(網站)上面的用戶與醫生回復往來的數據，進行大數據挖掘，形成了大數據挖掘模型，能夠比較好地發現用戶的問題與醫生回復有效性之間的關系，從而發現有用的醫生回復，并形成知識圖譜，豐富醫療數據庫的內容，造福天下病患。本書因此而具有比較明顯的社會效益，是一件非常有意義的工作成果。本書之前的一些醫患往來信息大數據挖掘效果都沒有本書的框架模型好，因此這是非常值得出版的一本書。
在線健康社區的知識抽取與用戶行為研究 內容簡介
通常，用戶通過在線健康社區提問一個問題后，面臨著如何從眾多回復中采納一個*滿意回復的問題。同時，如何從海量的問答數據中進行有用信息的識別，對于健康社區的知識管理，社區內的知識搜索以及有用信息推薦等具有重要意義。本書完成以下四方面的工作:（1）針對海量的醫患問答數據，構建深度學習模型，研究在線健康社區中疾病、癥狀和檢查之間的關系抽取問題；（2）針對海量的醫患問答數據，對疾病、藥物和藥物效果進行實體識別，在實體識別的基礎上，進行疾病、藥物和藥物效果之間的關系抽取，在關系抽取的基礎上，研究知識圖譜的構建技術，構建一個基于在線健康社區的知識圖譜框架；（3）立足于提高醫患問答健康社區中用戶滿意度，加強用戶信任的問題，研究在線健康社區中用戶采納一個*滿意醫生回復的知識行為的影響因素，基于知識采納的雙加工理論，開發了一個概念模型，采用文本分析技術，從論據質量和信息源的可信度兩個方面提取變量，分析用戶的知識采納行為。（4）在線健康社區雖然存在豐富龐大的信息，但是用戶卻很難從復雜海量的數據中直接識別出*有用的信息。針對各個在線健康平臺都在尋求一種機制幫助用戶找到相關且有用的信息滿足用戶需求的問題，從問答健康社區中用戶采納和點贊的知識行為著手，研究在線健康社區醫生回復的有用性，從設計科學的思維出發，以知識采納理論作為研究的核心理論，通過采用四種機器學習方法進行識別在線健康社區中醫生回復信息的有用性，并同當前流行的深度學習技術以及前人的經典研究模型進行了對比，證實了本研究框架的優勢。
在線健康社區的知識抽取與用戶行為研究 目錄
目錄
**章 緒論／ １
**節 研究背景／ １
第二節 研究內容／ ５
第三節 研究意義／ ７
第四節 創新點／ １０
第五節 本書組織結構／ １１
第二章 文獻回顧／ １３
**節 在線健康社區研究／ １３
第二節 信息抽取和知識圖譜構建／ １７
第三節 雙加工理論和信息采納／ ３４
第四節 信息有用性相關研究／ ３８
第五節 本章小結／ ４２
第三章 在線健康社區的疾病診斷關系抽取研究／ ４３
**節 背景與意義／ ４３
第二節 理論基礎／ ４５
第三節 關系抽取的關鍵技術／ ４７
第四節 關系抽取的模型構建／ ５２
第五節 實驗設置和結果討論／ ５８
第六節 本章小結／ ６８
第四章 疾病用藥管理的關系抽取和知識圖譜構建研究／ ７０
**節 背景與意義／ ７０
第二節 理論基礎和相關概念／ ７３
第三節 研究方法和實現框架／ ７６
第四節 實驗設置和結果討論／ ８１
第五節 在線健康社區的知識圖譜構建及其應用／ ９１
第六節 本章小結／ １０６
第五章 在線健康社區用戶知識采納行為研究／ １０８
**節 背景與意義／ １０８
第二節 理論基礎／ １１１
第三節 實現方法／ １１６
第四節 實驗結果分析和討論／ １２３
第五節 本章小結／ １３４
第六章 識別在線健康社區信息有用性的研究／ １３８
**節 背景與意義／ １３９
第二節 理論基礎／ １４１
第三節 基于核心理論的框架設計和實驗方法／ １４５
第四節 結果分析／ １５８
第五節 本章小結／ １７４
展開全部
在線健康社區的知識抽取與用戶行為研究 作者簡介
張艷麗，上海財經大學 管理科學與工程專業博士，河南財政金融學院任教，副教授，電子商務專業，研究方向為在線社區的知識抽取和用戶行為。
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