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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
熊回香 李晓敏 李建玲
[目的/意义]对医患交互过程中产生的文本数据进行挖掘分析，构建基于医患交互数据的医生推荐模型。[方法/过程]对患者咨询文本，利用word2vec模型和余弦相似度计算患者与患者间相似度，形成基于相似患者的医生推荐集；对医生被咨询文本，利用TF-IDF+word2vec模型和余弦相似度计算医生与医生间被咨询文本相似度，对医生积累的临床经验，利用文本相似度计算方法计算医生与医生间经验相似度，两部分医生相似度求和取平均形成基于相似医生的医生推荐集。融合基于相似患者的推荐集和基于相似医生的推荐集实现医生推荐。[结果/结论]以“好大夫在线”为例对模型进行验证，并随机选择11位患者进行模型测试，结果表明本文提出的模型推荐效果较好，能够帮助患者在所选医生没有可用资源时选择合适的医生，减少患者时间和医生资源的浪费。[局限]主要选取的是文本型数据，对于网站其他类型的数据并未涉及。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王若佳 王继民
[目的 /意义]针对在线问诊平台中医生推荐满意度较低的问题，探究如何将信息技术与用户认知相结合以提升医生推荐系统的效果，有助于优化在线问诊平台的用户体验。[方法 /过程]首先，基于1 500名医生的基本信息和78万余条用户提问，对比TF-IDF、Doc2Vec和Word2Vec三种词向量模型的医生推荐效果，以最优模型构建医生推荐系统原型；然后，通过用户实验和访谈获取用户使用该系统的行为数据，深入挖掘在线问诊平台医生推荐情境中的用户认知与意义构建过程；最后，从用户角度提出模型优化思路，实现原型系统的改进。[结果/结论 ]基于Word2Vec词向量模型的医生推荐效果最优，前10位医生候选集中88%的医生有能力回答用户问题；用户实验结果显示，科室信息与医生专业极大影响用户选择，医生曾回答过的相似问题是用户的重要参考信息；基于以上结果，提出并实现建立科室预测分类器以及为健康医学关键词赋予较高权重的两种模型优化思路，并通过匹配度指数对医生推荐结果进行优化排序。结果表明，两种方法均可提高医生推荐系统的准确度，证明用户认知与人工智能算法结合具有可行性。
[期刊] 经济评论
[作者]
董香书 Proochista Ariana 肖翔
立足微观调研数据,本文运用双变量有序Probit(Bioprobit)模型对县级公立医院和乡镇卫生院医生的离职倾向进行了实证分析。研究发现,工作收入、医院管理和医患关系显著影响农村医生的离职倾向,并且医患关系具有较强的内生性。结合实证结果与现有文献,我们认为医患关系和农村医生离职倾向之间存在恶性循环机制;工作收入和医院管理则从两条路径上加剧了这种恶性循环。进一步从子样本情况来看,工作收入、医患关系对乡、县两级医院的医生,高、低职称医生的离职倾向影响显著,且在乡镇医卫生院医生、低职称医生样本中医患关系存在显著的内生性。医院管理则对乡镇卫生院医生和低职称医生的离职倾向具有显著影响。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘举胜 韩景倜 俞佳立
针对我国医患关系日趋紧张，医患矛盾逐渐凸显这一问题，在对中国近五年医患事件进行分析的基础上，分别从信任程度、信息不对称程度、诊疗代价等多个视角出发，利用演化博弈理论和复制动态方程，构建了医患双方合作策略选择演化博弈模型，探究了影响医患关系演化的相关因素。研究表明：从长期来看，医患关系博弈系统存在两种演化路径：主动合作和被动合作；增大医患双方的信任程度，减小医患双方的信息不对称程度，降低医患双方合作成本，增大以政府为主导的仲裁机构对医患双方的奖励和惩罚都将会促使医患双方由被动合作转向主动合作。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼
[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型（HLRec）。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器（VAE）中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
[期刊] 管理科学
[作者]
邓朝华 洪紫映
在线医疗健康服务作为线下医疗健康服务的补充对缓解医疗资源相对不足等问题有着重要的意义,而信任作为人际关系的基石对在线的医患关系有深刻影响,因此有必要研究在线医疗健康服务中的医患信任问题。有诸多因素影响医患信任,医患信任的提升对患者的行为意向也有积极影响。以在线医患信任为核心,重点从患者角度研究在线医疗健康网站中医患信任的影响因素,分析个人、网站、医院和医生4个方面的影响。同时,感知风险和感知收益从宏观上也会影响在线患者信任和患者行为意向,也将其纳入分析。基于此,以信任模型的概念框架以及感知风险和感知收益等
[期刊] 管理科学
[作者]
邓朝华 洪紫映
在线医疗健康服务作为线下医疗健康服务的补充对缓解医疗资源相对不足等问题有着重要的意义,而信任作为人际关系的基石对在线的医患关系有深刻影响,因此有必要研究在线医疗健康服务中的医患信任问题。有诸多因素影响医患信任,医患信任的提升对患者的行为意向也有积极影响。以在线医患信任为核心,重点从患者角度研究在线医疗健康网站中医患信任的影响因素,分析个人、网站、医院和医生4个方面的影响。同时,感知风险和感知收益从宏观上也会影响在线患者信任和患者行为意向,也将其纳入分析。基于此,以信任模型的概念框架以及感知风险和感知收益等理论为基础构建模型,提出9个假设。以有在线医疗健康网站中服务经验的用户为研究对象,使用问卷调查的方法进行调研,获得271份有效样本,利用结构方程模型的实证方法对研究假设进行检验。研究结果表明,除个人信任倾向外,医患信任影响因素中的网站、医院和医生的可信度均对在线患者信任有显著影响,其中网站因素的影响程度最高,在线患者信任也显著影响患者行为意向。感知收益和感知风险对在线患者信任也有显著影响,但对患者行为意向的影响不显著。将医患信任的研究从线下延伸至线上,探讨在线患者信任的影响因素。研究结果为研究在线医疗健康服务中的患者信任提供理论依据,同时为在线医疗健康服务的发展提供参考策略。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何桢
2021年经济科学出版社出版的《医患角色融合下基层共享医疗运营模式研究》一书，是河北工业大学吴晓丹教授主持完成的国家社科基金项目（17BGL087）优秀结题研究成果的结晶。2016年，国家卫生健康委员会发布的《健康中国2030规划纲要》，将医疗健康提升至国家战略层面，提出了新形势下“以‘共建共享，全民健康’为主题，以基层为重点”的卫生与健康工作方针。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
鲁亚男 杜东舫
标签推荐系统是为目标用户推荐最可能用来标记某个资源的一系列标签.目前基于塔克分解模型,相比传统的FolkRank等算法具有更好的预测质量,但它本身的时间复杂度很高,很难适用于大中型数据集;而正则分解模型的时间复杂度虽然为线性,但预测质量并不高.针对上述问题,在改进塔克分解模型的基础上首先提出成对交互张量分解模型PITD.该模型仅考虑用户、资源和标签3个特征之间的部分两两交互关系,减少了无关信息对模型性能以及效率的影响.进而,利用贝叶斯个性化排序方法对PITD模型进行推导,并设计了相应的优化算法.最后,在真实数据集上的广泛实验表明,PITD模型比对比算法具有更好的推荐性能.
关键词：
推荐系统 标签推荐 张量分解 BPR
[期刊] 管理世界
[作者]
董香书 Proochista Ariana
本文立足中国县级公立医院和乡镇卫生院医生的调研数据,利用递归方程系统(RMP)研究了工作收入和医患关系对农村医生工作满意度的影响。实证结果发现,工作收入和医患关系对农村医生工作满意度有正向影响,并且医患关系存在较强的内生性。进一步研究发现,工作收入、医患关系对乡镇卫生院医生的影响力度都明显大于县级公立医院的医生。与低职称的医生相比,高职称的医生对工作收入更为敏感;而低职称的医生对于医患关系的敏感度略大于高职称的医生。结合实证结果与当前文献,本文归纳了当前农村医生的工作满意度、工作收入和医患关系之间存在的两个恶性循环机制。
关键词：
农村医生 工作满意度 工作收入 医患关系
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 张昭
文章提出一种基于混合图的在线社交网络个性化推荐系统,将用户社会关系网络和社会化行为融入信息推荐。该系统包括模型构建、推荐流程和算法设计三部分。首先构建了用户资源混合图,并讨论了混合图的构建方法及权重设置,再在构建的混合图上采用重启动随机游走进行顶点间相似度计算,得到个性化推荐列表,进行推荐。
关键词：
社交网络 个性化推荐系统 用户
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 毕崇武 程秀峰
[目的 /意义]针对移动在线学习平台中用户评价具有布尔变量属性的学习资源,提出一种适用于该类资源的协同推荐方法。[方法 /过程]首先采用基于用户自身属性和已有好友分布特征的FRUTAI算法,确定目标用户的最近邻集;然后在解决数据稀疏的基础上,提出适用于布尔型移动在线学习资源的协同推荐方法;最后选取实证对象,依据相关评估方法评估推荐结果。[结果 /结论]在以豆瓣书评网数据作为数据集的实证中取得了较好的推荐效果。实证结果表明,本文提出的改进的协同推荐算法可以有效地应用于移动在线学习平台中的布尔型学习资源,具有
关键词：
移动学习 协同推荐 布尔型资源 用户评价
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 舒婵
文章以"好大夫在线"问答中糖尿病主题相关的10年数据为例,揭示在线医疗社区的患者、医生及问答记录的特征。研究发现,患者人群覆盖所有糖尿病类型,出现多种并发症;患病时长较长的用户更愿意在网上咨询;患者的过敏原大多数属于食入式或注射式过敏原;医生的临床职称和教学科研职称存在一定的正相关关系;医生所属的医院具有明显的集中与分散的特点,少部分医院吸引大多数患者进行咨询;医生所属的科室较为分散;较活跃的医生来自于三级医院,且大多数属于内分泌科;患者提问主题大致分为7类,围绕着糖尿病及其并发症展开;大多数患者希望从治疗过程、治疗手段和医治程度等方面得到医生的帮助。
关键词：
好大夫在线 医患群体 问答记录 糖尿病
[期刊] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
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