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在线健康社区用户信息需求的层级多标签分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]用户健康信息需求研究能够发现用户潜在需求,解决用户健康信息盲区,帮助用户实现更好的自我健康管理。研究目标为挖掘识别用户信息需求主题,提取用户特征,促进完善网络社区交互性与多元性发展,为更好地改善健康信息服务提出建议与意见。[方法/过程]针对在线健康社区的母婴群体,提出在线健康社区用户信息需求层级多标签分类模型。通过扎根理论提出在线健康社区用户信息需求主题体系,利用ALBERT对母婴健康需求类数据进行预训练,使用双向GRU与注意力机制构建基础分类器,以此来构建层级多标签分类模型Multi-BiGRU-Attention,实现在线健康社区提问数据的层级多标签分类。[结果/结论]实验对比发现,随着层级的增加,研究提出的模型相比于单层的基础分类器BiGRU-Attention在micro-Precision, micro-Recall, micro-F1等各项指标上均有所提升,说明该模型的层级结构信息能够一定程度上改善模型效果;相比于层级多标签相关模型,在各项指标上均有所提升,说明该模型存在一定的适用性与扩展性。 相似文献
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[目的/意义]作为健康信息的一种,在线医评信息对用户医疗决策十分重要。研究用户查寻在线医评信息的过程,挖掘存在的障碍,有助于优化医评网站设计、促进医生在线服务和满足用户健康信息查寻需求。[方法/过程]采用检索实验、内容分析、发声思考和问卷调查等方法,从查寻表现、查寻阶段和查寻障碍3个方面分析在线医评信息这一特定情景下用户的查寻行为及存在问题。[结果/结论]结果显示教育水平和健康信息检索技能与在线医评信息查寻表现正向相关。在线医评信息查寻过程模型包括医生初筛、医评信息检索、浏览、对比、验证和利用6个阶段。健康信息检索技能和甄别能力弱、医评网站评论数量少、医院官网和医评网站可用性差以及医评网站与线下医疗服务融合程度低是影响用户查寻在线医评信息的主要障碍。 相似文献
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[目的/意义]旨在实现对用户特征的精准刻画以更好地理解用户在在线健康社区中的参与特征和信息需求。[方法/过程]爬取在线健康社区患者问诊与评论数据,综合使用BERTopic短文本话题分析模型、LDA主题分析方法构建用户画像的病症主题、问诊需求以及情感倾向三个标签来精准挖掘在线健康社区中新疆地区居民的网络问诊需求,揭示网络问诊特征。[结果/结论]所得画像有助于医疗服务提供方进一步分析用户的病情和情感状态,了解用户的需求和痛点;为医疗机构和医生提供参考,以推动实现高度个性化的现代医疗服务、持续优化和提升医疗服务质量,增强用户的满意度和信任感。 相似文献
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[目的/意义] 在线医评信息作为健康信息的一种,在"互联网+医疗健康"时代,对健康消费者、医疗服务提供者和在线医评网站均有重要影响。[方法/过程] 通过系统检索国外在线医评信息领域的研究,围绕已发表文献的计量分析、在线医评信息的内容分析、在线医评信息特征的相关因素、用户和医生对在线医评信息的认知和利用、在线医评信息与医疗服务质量关系等5个方面,对目前在线医评信息的研究成果进行梳理和评述。[结果/结论] 在线医评信息研究得到国外不同领域学者的重视,用户生成的在线医评信息逐渐增多,与在线医评信息特征相关的因素有待进一步检验,健康消费者及医生对医评信息的认知和利用程度不断提高,在线医评信息与医疗服务质量的关系尚未得到一致结论。最后,针对现有研究的不足提出未来展望,以期对在线医评信息开展更深入地研究。 相似文献
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[目的/意义] 在线医评信息对构建互联网医疗信任十分重要,但目前医评网站中医生人均评论十分有限。因此,探索用户生成在线医评信息的影响因素有利于促进互联网医疗的发展。[方法/过程] 对34位健康信息用户进行半结构化访谈,基于扎根理论对资料进行开放性编码、主轴编码和选择性编码。[结果/结论] 通过分析得到45个初始概念、15个范畴及对应的用户认知、用户个体特征、医疗环境和医生特征4个主范畴,在此基础上构建了用户生成在线医评信息的影响因素模型,并从医疗政策、医疗服务提供者、网络医疗平台和网络用户4个方面提出相应的激励对策。研究结果对在线医评信息生成的影响因素提供了理论支持,对促进在线医评信息的生成提供了对策和思路。 相似文献
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[目的/意义]旨在探究用户在线健康信息接受驱动情境,构建维度模型,有利于促进用户对在线健康信息的使用和健康信息服务的推广。[方法/过程]本研究收集和分析国内外用户在线健康信息接受的相关文献,利用系统评价法,结合NVivo12质性分析软件进行分析,梳理并抽取用户在线健康信息接受驱动情境因素,构建用户在线健康信息接受驱动情境维度模型。[结果/结论]用户在线健康信息接受驱动情境主要包括目标导向、认知范式、外源刺激及情感趋同。据此,为优化在线健康信息服务提供相应对策。 相似文献
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[目的/意义]在乡村振兴发展过程中,农民工作为一个新型的信息消费群体,其在线信息行为成为乡村振兴发展过程了解其信息需求并提供精准信息服务的关键。农民工的信息搜索行为研究成为学术界和产业界关注的新问题。[方法/过程]本文通过调查问卷和实验相结合的混合实验方法,分析了农民工在线信息搜索需求特征、搜索信息来源特征、搜索结果特征、搜索行为结果特征。[结果/结论]数据结果表明,乡村振兴过程中农民工用户在线信息搜索需求层次逐步提升,但在线信息搜索来源单一,在线信息评估能力较低,在线信息获取能力有待提升。 相似文献
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[目的/意义]对在线健康信息搜寻行为效果进行研究,为提升用户在线健康信息搜寻行为效果提供参考意见。[方法/过程]基于系统评价法,借助NVivo12软件对33份文献进行整理归纳,梳理在线健康信息搜寻行为效果影响因素,构建在线健康信息搜寻行为效果影响因素理论模型。[结果/结论]用户在线健康信息搜寻行为效果受个人实施成本、个人心理因素、信息因素及人口统计学特征影响。据此,从系统导向和用户导向总结相关启示并绘制在线健康信息搜寻行为效果生态环模型。 相似文献
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老年在线社区用户健康信息需求挖掘研究 总被引：4，自引：0，他引：4
[目的/意义]研究老年在线社区用户的健康信息需求,为利用互联网开展精准的医学教育和科普服务提供依据,优化在线社区服务,吸引和鼓励更多老年人使用网络分享和获取健康信息。[方法/过程]本文采取网络文本挖掘的方法,选取老年论坛"老年人之家"中5 296条用户发布的健康相关文本作为语料库,利用TextRank和TF-IDF两种关键词抽取算法对每条文本抽取关键词,构造关键词共现网络,进行社会网络分析,识别重要关键词和主题,研究老年在线社区用户的健康信息需求。[结果/结论]老年在线社区用户信息需求主要可划分为中医养生原理与方法、生活方式调整与改变、疾病防治与应对老化、食品营养价值与功效4个类型,且不同需求类型间存在复杂的交错关系;用户表露的健康信息需求停留在生理健康层面,而心理健康和社会适应力是潜在的信息需求。通过网络文本挖掘的方法能有效利用用户生成的文本数据,展现用户健康信息需求并发现其中的问题。 相似文献
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[目的/意义]从政府、平台和用户3个主体视角展开调研，分析在线健康平台健康信息质量治理现状，探讨在线健康信息质量治理效果的提升策略。[方法/过程]首先收集健康信息质量治理政策，了解政策内容和治理要点；其次选取若干在线健康平台，调查在线健康平台信息质量治理的措施；第三对在线健康平台用户进行问卷调查和深度访谈，从用户角度了解在线健康平台信息质量治理的效果；最后在多方调研的基础上，分析当前在线健康平台信息质量治理模式，识别当前治理模式存在的问题并提出相应的改进策略。[结果/结论]当前健康信息质量的治理效果与政策要求、用户需求仍有一定差距；当前以政府主导、在线健康平台实施为主、用户参与为辅的健康信息质量治理模式存在政府与平台关系松散、用户参与作用弱和社会力量参与少等问题，需要优化现有健康信息质量治理模式，提升用户参与在线健康信息质量治理的能动性，从本源上提升在线健康平台健康信息质量治理效果。 相似文献
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[目的/意义]数智化时代,如何实现多源信息的有效融合是工业互联网平台在高效组织并利用信息的过程中亟须重视的问题。[方法/过程]针对工业互联网平台中多源异构的信息,文章提出一种基于本体的信息融合框架。首先构建工业互联网平台信息本体,实现对领域知识统一规范的描述;然后设置融合规则和过程,通过本体映射,利用GA-SA-BP算法计算本体概念综合相似度,获得平台信息本体与基于数据源的局部本体之间的映射结果;最后依据映射结果和融合规则实现工业互联网平台多源信息的融合。[结果/结论]以航天云网INDICS平台中的信息资源为例进行验证,所提的信息融合方法能实现多源异构信息的融合,对工业互联网平台信息资源的集成化管理和应用具有一定的参考价值。 相似文献
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[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱与分面检索能够实现健康信息的有效组织,解决其多源异构、专业知识门槛高、语义歧义等方面的问题,从而帮助用户降低专业性医疗知识的使用门槛,引导用户更快获取资源。[方法/过程]将知识图谱与分面检索相结合,构建基于医学知识图谱的慢性病在线医疗社区分面检索模型,主要包括分面体系构建、分面与焦点排序以及分面展现控制3个步骤,并以百度贴吧自闭症吧为数据来源对分面检索原型予以实现。[结果/结论]所构建的自闭症分面检索原型系统应用效果较好,提高了用户检索的效率与质量。提出的分面检索模型对完善健康信息服务等相关理论和方法具有一定推动作用。 相似文献
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[目的/意义]从在线健康社区用户兴趣的动态迁移性出发，将时间特征融入社交关系和个人偏好，完善在线健康社区个性化推荐算法，进一步提高用户获取健康信息的准确性。[方法/过程]首先，从用户社交关系出发，构建融入时间特征的用户影响关系网络；其次，依据用户个人偏好，构建融入时间特征的用户话题帖匹配矩阵；最后，将两者融合得到用户话题帖兴趣评分矩阵，据此形成每个用户的TOP-N推荐列表。[结果/结论]构建的融合时间特征的个性化推荐算法可提高推荐的准确度，提升在线健康社区个性化推荐算法的性能。 相似文献
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[目的/意义]用户利用在线医评信息是网络医疗服务的关键环节，探索医评信息特征如何影响用户采纳行为有助于促进在线医疗平台的优化和服务发展。[方法/过程]基于ELM模型和信任转移理论，采用2*2*2的组间实验设计方法开展情景决策实验，收集有效问卷539份，并利用Smart PLS开展直接效应、中介效应和调节效应分析。[结果/结论]事实型(vs抽象型)评论和真实姓*(vs昵称)的评论人标识可以提升感知内容客观性和具体评论人可信度，并进一步提升用户对评论的有用性感知和后续采纳意愿。对网站的信任可以通过一般评论人群体信任向具体评论人信任进行转移。用户性别特征和疾病严重程度特征分别负向和正向调节评论特征对用户认知及后续采纳的影响。研究提出的措施可以帮助在线医疗平台优化设计以促进用户对医评信息的采纳利用。 相似文献
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信息服务融合的动力机制与实现模式 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 用户需求日益复杂多元,分析信息服务融合的实现模式,利用信息服务融合规则对现有服务模块进行逻辑组合,产生新的或增值的服务,能够实现信息资源集成及知识发现。[方法/过程] 从信息服务融合的概念理论研究入手,形成对信息服务融合的认识。在此基础上,分析信息服务融合的内外驱动机制,有助于明确不同驱动力下的融合规律,进而推动融合组织实现模式研究。[结果/结论] 信息服务融合实现模式包含基于模块重用、用户定制及自适应学习的动态信息服务融合3个层次,逐层深入,能够有效揭示信息服务融合的发展路径,为组织实现研究提供思路。 相似文献
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[目的/意义] 基于健康素养视角研究移动医疗App用户体验影响因素,有助于提升用户的健康素养水平、增强用户体验质量。[方法/过程] 构建移动医疗App用户体验影响因素模型,采用结构方程模型方法,选择Bootstrap方法进行假设检验、中介效应检验与路径分析。[结果/结论] 本文发现：1）视觉吸引力对用户体验存在显著正向影响;2）需求满足对用户体验存在显著的正向影响;3）健康素养构面中的健康信息获取能力通过需求满足的完全中介作用对用户体验产生正向影响;4）健康素养构面中的健康信息评价利用能力对用户体验无显著影响。 相似文献
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[目的/意义]进一步挖掘与分析网络问答社区用户信息需求,实现用户信息需求序化组织与聚合,提升网络问答社区服务质量。[方法/过程]融合GMM和Kmeans聚类算法对网络问答社区用户提问问题文本进行用户信息需求挖掘与分析,并采集途牛网络问答社区“北京”话题下的全部问题文本数据进行实证研究。[结果/结论]途牛网络问答社区中用户的信息需求主要分为三类：景点、住宿、出行和周转。文章所提出的网络问答社区用户信息需求聚合方法可以高效地识别出用户信息需求,实现话题下用户信息需求序化和组织,对网络问答社区提升信息组织水平和优化信息服务质量具有一定的参考价值。 相似文献
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[目的/意义]探究在线健康社区用户健康信息态度的构成要素和形成机理,有助于揭露在线健康社区中用户的健康信息态度,为相关机构推进在线健康社区的平台建设与资源管理优化提供思路。[方法/过程]以ABC态度模型和精细加工可能性模型为基础理论,以好大夫在线健康社区用户为研究对象,利用扎根理论方法提取用户健康信息态度的构成要素,分析各要素之间的逻辑关系,最终构建并分析出用户健康信息态度的形成机理。[结果/结论]在线健康社区用户健康信息态度由认知(感知信息内容质量、感知信息效用价值与信息来源可信度)、情感(愉悦度与唤醒度)和采纳行为三要素构成。健康信息态度的形成机理包括以下4类：大众性态度的形成,用户以中心认知为主,边缘认知为辅,情感反应偏向愉悦度;习惯性态度的形成,用户主要采用边缘认知的方式处理信息,情感反应中愉悦度和唤醒度均有出现;常规性态度的形成,愉悦度更能激发用户对健康信息采纳的及时性,唤醒度则反映用户对健康信息采纳的迟滞性;小群体态度的形成,愉悦度对激发用户边缘认知的作用效果更显著,唤醒度则在促进用户中心认知方面的效果更显著。 相似文献
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[目的/意义]细粒度识别用户健康信息需求并形成概念体系有助于相关资源的深度组织和知识服务的优化。[方法/过程]以中文社会化问答平台“百度知道”中糖尿病相关用户健康问题为研究对象,通过人工标注提取用户健康信息需求焦点与需求主题特征词,与UMLS概念映射得到需求焦点与需求主题概念类型,基于需求焦点概念类型构建用户健康信息需求概念体系,并融入需求焦点与需求主题的对应关系。[结果/结论]糖尿病领域的用户健康信息需求概念体系包含四级概念,顶层概念为实体类与事件类,二级、三级、四级概念分别有4、10、27个,表明用户对糖尿病领域健康信息的需求内容较为丰富。通过概念分布情况发现,虽涉及概念较多,但需求分布较为集中,主要集中在健康管理活动、功能概念、注意事项、征兆或症状这4组子概念。需求焦点与需求主题存在一定的对应关系。 相似文献