基于CTM模型的在线轻问诊医生推荐研究

摘要

本文采用CTM主题模型对现有的在线医生专家推荐模型进行优化,首先利用患者提出的健康问题,得到问题-主题概率分布,然后根据医生历史回答的所有问题得到医生-主题概率分布,接着对得到的两项分布用杰卡德相似系数计算方法计算相似度,进而将主题相似度高的医生列表推荐给患者.实验阶段先对好大夫在线轻问诊模块的过敏反应科的数据进行采集和处理,再进行建模与测试,结果证实本文提出的医生推荐方法比该科室现存推荐方法更高效.