在線健康社區(qū)的知識抽取與用戶行為研究
通常，用戶通過在線健康社區(qū)提問一個問題后，面臨著如何從眾多回復(fù)中采納一個最滿意回復(fù)的問題。同時，如何從海量的問答數(shù)據(jù)中進行有用信息的識別，對于健康社區(qū)的知識管理，社區(qū)內(nèi)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(yī)患問答數(shù)據(jù)，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，研究在線健康社區(qū)中疾病、癥狀和檢查之間的關(guān)系抽取問題；（2）針對海量的醫(yī)患問答數(shù)據(jù)，對疾病、藥物和藥物效果進行實體識別，在實體識別的基礎(chǔ)上，進行疾病、藥物和藥物效果之間的關(guān)系抽取，在關(guān)系抽取的基礎(chǔ)上，研究知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)，構(gòu)建一個基于在線健康社區(qū)的知識圖譜框架；（3）立足于提高醫(yī)患問答健康社區(qū)中用戶滿意度，加強用戶信任的問題，研究在線健康社區(qū)中用戶采納一個最滿意醫(yī)生回復(fù)的知識行為的影響因素，基于知識采納的雙加工理論，開發(fā)了一個概念模型，采用文本分析技術(shù)，從論據(jù)質(zhì)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(qū)雖然存在豐富龐大的信息，但是用戶卻很難從復(fù)雜海量的數(shù)據(jù)中直接識別出最有用的信息。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(guān)且有用的信息滿足用戶需求的問題，從問答健康社區(qū)中用戶采納和點贊的知識行為著手，研究在線健康社區(qū)醫(yī)生回復(fù)的有用性，從設(shè)計科學(xué)的思維出發(fā)，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(xué)習(xí)方法進行識別在線健康社區(qū)中醫(yī)生回復(fù)信息的有用性，并同當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及前人的經(jīng)典研究模型進行了對比，證實了本研究框架的優(yōu)勢。
·13.2萬字
