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[目的/意义]探索电子病历数据的情报价值,拓展情报学研究数据源和问题域,实现电子病历数据创新使能,为嵌入临床诊疗与临床研究的情报工作和情报服务提供支持。[方法/过程]分析电子病历数据特征及其对数据驱动的影响;针对特征讨论电子病历数据处理技术;基于新技术环境下的信息链理论,构建电子病历数据驱动临床决策模型。实证部分采用随机森林等方法构建电子病历数据驱动的肺癌转移预测模型,实现与验证理论模型。[结果/结论]电子病历数据具有时间依赖、高维稀疏等特征,理论层面基于数据特征构建了电子病历数据驱动临床决策模型,实证层面使用真实电子病历数据构建肺癌转移预测模型,预测模型性能较好。 相似文献
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[目的/意义]为了实现从非结构化的在线评论中有效提取用户需求,文章提出了数据驱动下产品需求识别的方法。[方法/过程]利用Word2vec表示学习方法,获取评论文本内容的语义向量表示;结合K-means算法和LSA模型实现评论文本聚类,识别产品需求主题;在此基础上,通过网络分析方法探索需求主题间的关联关系。以华为手机的评论数据为例进行方法验证。[结果/结论]结果表明,基于语义的文本特征可以取得较好的聚类效果,与传统方法相比,CH指标和SC指标均得到显著提高,验证了该方法的有效性。研究方法和结果能够为企业产品创新和运营决策提供一定参考。[局限]样本数据集规模不够,缺少跨平台实验计算和比较。 相似文献
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