考虑隐含相似关系医生推荐方法研究

摘要

随着互联网技术的发展,医疗领域也逐渐出现了和互联网行业的跨界合作,网上预约挂号等功能逐渐进入公众的视线,成为主要的医生选择途径.为了避免魏则西事件的重演,如何给患者推荐有能力、可信任的医生,逐渐成为了互联网医疗的研究热点之一.然而传统的医生推荐系统单一的从患者评价角度出发,没有充分考虑疾病之间和医生之间的隐含相似关系,同时没有有效解决医疗数据稀疏问题,影响了医生推荐的有效性.本文通过计算疾病相似性和医生相似性,寻找隐含的相似疾病和相似医生,提出了一种改进的矩阵分解方法(EnMF),预测医生在不同疾病上的患者好评数.实验结果表明,相比其他方法,本方法能够有效提高预测准确性,提升推荐有效性.