基于Labeled-LDA模型的在线医疗专家推荐研究

摘要

【目的】改进现有在线医疗专家推荐模型,提高医生回答健康问题的效率和质量。【方法】基于LabeledLDA模型挖掘健康问题潜在主题,明确医生专长,以提高"问题-医生"匹配度,并使用39健康网的数据进行实验验证。【结果】本文方法的准确率、召回率和回答采纳比分别为40.4%、44.0%和22.9%,而网站现有指标分别为20.4%、29.7%和6.8%。【局限】未考虑医生回答问题的速度和医生的简历等相关信息;不能很好地识别出回答问题过于稀疏的新加入医生的专长。【结论】本研究所提专家推荐方法在评价指标上均超过网站现有指标,具有良好的推荐效果。