基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務研究

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與研究意義 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意義 2
1.2 國內外研究現(xiàn)狀 3
1.2.1 在線健康社區(qū)知識管理與服務研究現(xiàn)狀 4
1.2.2 知識圖譜及其應用現(xiàn)狀 8
1.2.3 研究述評 11
1.3 研究框架 12
1.3.1 技術路線 12
1.3.2 研究內容 14
1.3.3 研究方法 15
1.4 研究特色與創(chuàng)新之處 16
第2章 相關概念與理論基礎 18
2.1 在線健康社區(qū)信息服務概述 18
2.1.1 在線健康社區(qū)的概念與類型 18
2.1.2 在線健康社區(qū)信息服務的內涵與特征 19
2.1.3 在線健康社區(qū)信息服務類型與內容 20
2.1.4 在線健康社區(qū)信息服務模式的演進 21
2.2 用戶信息需求理論 22
2.2.1 信息需求層次理論的基本內涵 23
2.2.2 信息需求語境模型 23
2.2.3 信息需求狀態(tài)與類型 24
2.2.4 信息需求挖掘方法 25
2.3 知識圖譜相關理論 27
2.3.1 知識圖譜的內涵與外延 27
2.3.2 知識圖譜的邏輯結構與技術架構 27
2.3.3 知識圖譜構建方法與技術 30
2.3.4 知識圖譜的應用場景分析 32
第3章 在線健康社區(qū)用戶知識需求識別及其關聯(lián)分析 35
3.1 在線健康社區(qū)用戶知識需求多維特征分析 35
3.1.1 在線健康社區(qū)用戶知識需求的結構特征 36
3.1.2 在線健康社區(qū)用戶知識需求的內容特征 37
3.1.3 在線健康社區(qū)用戶知識需求的使用特征 39
3.2 在線健康社區(qū)用戶的知識需求識別方法 41
3.2.1 LDA模型應用于在線健康社區(qū)用戶知識需求識別優(yōu)勢分析 41
3.2.2 基于LDA的在線健康社區(qū)用戶知識需求識別方案設計 42
3.2.3 在線健康社區(qū)用戶知識需求識別流程 44
3.3 在線健康社區(qū)用戶知識需求關聯(lián)關系分析 49
3.3.1 基于Apriori算法的在線健康社區(qū)用戶知識需求關聯(lián)模型整體架構 50
3.3.2 在線健康社區(qū)用戶知識需求關聯(lián)關系的類型判定 51
3.3.3 在線健康社區(qū)用戶知識需求關聯(lián)模型實現(xiàn)的關鍵步驟 52
第4章 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識圖譜構建 57
4.1 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識圖譜框架 57
4.1.1 實體類型分析 57
4.1.2 實體間主要關系分析 60
4.1.3 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識圖譜構建流程 61
4.2 面向多源數(shù)據的醫(yī)學知識抽取 62
4.2.1 醫(yī)學知識抽取的數(shù)據來源與方法選擇 62
4.2.2 基于Bi-LSTM-CRF的醫(yī)學實體識別 66
4.2.3 基于實體感知模型的醫(yī)學實體關系抽取 70
4.3 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識融合 73
4.3.1 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識融合方案 73
4.3.2 數(shù)據層知識融合 74
4.3.3 模式層知識融合 78
4.4 面向在線健康社區(qū)的醫(yī)學知識圖譜存儲與可視化 82
4.4.1 知識圖譜存儲方案的比較分析 82
4.4.2 基于Neo4j數(shù)據庫的知識圖譜存儲與可視化實現(xiàn) 85
第5章 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務體系構建 88
5.1 在線健康社區(qū)智慧服務架構 88
5.1.1 在線健康社區(qū)知識組織與智慧服務需求分析 88
5.1.2 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務體系整體架構 90
5.1.3 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務實現(xiàn)路徑 91
5.2 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)語義化分面檢索服務 93
5.2.1 在線健康社區(qū)語義化分面檢索模型整體設計思路 94
5.2.2 在線健康社區(qū)語義化分面體系框架 97
5.2.3 在線健康社區(qū)分面排序及焦點智能化排序方案 101
5.2.4 基于查詢意圖的在線健康社區(qū)分面展現(xiàn)智慧控制策略 104
5.3 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智能問答服務 108
5.3.1 在線健康社區(qū)智能問答系統(tǒng)架構設計與任務定義 108
5.3.2 基于改進BERT模型的問句解析 112
5.3.3 基于知識圖譜的用戶查詢擴展 118
5.3.4 融合知識圖譜與用戶查詢意圖的知識檢索 121
5.4 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)場景化智慧**服務 124
5.4.1 在線健康社區(qū)智慧**服務體系框架 124
5.4.2 在線健康社區(qū)智慧**場景分析 125
5.4.3 融合場景要素的在線健康社區(qū)用戶畫像構建 128
5.4.4 融合知識圖譜與用戶畫像的在線健康社區(qū)場景化智慧**模型 132
第6章 基于知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務實證研究——以婦科疾病宮頸炎為例 141
6.1 實證研究方案設計 141
6.1.1 疾病案例選擇 141
6.1.2 數(shù)據來源選取 142
6.1.3 實證研究方案實施整體框架 143
6.2 面向婦科疾病的在線健康社區(qū)用戶知識需求分析 148
6.2.1 用戶健康知識需求分布分析 148
6.2.2 面向婦科疾病的在線健康社區(qū)知識需求挖掘 150
6.2.3 面向婦科疾病的在線健康社區(qū)知識需求關聯(lián)分析 158
6.3 面向在線健康社區(qū)的宮頸炎知識圖譜構建與實現(xiàn) 161
6.3.1 宮頸炎領域的頂層框架構建 162
6.3.2 面向在線社區(qū)的宮頸炎知識抽取 163
6.3.3 面向在線健康社區(qū)的宮頸炎知識融合 167
6.3.4 面向在線健康社區(qū)的宮頸炎領域知識圖譜與存儲 169
6.4 基于宮頸炎疾病知識圖譜的在線健康社區(qū)智慧服務實現(xiàn) 171
6.4.1 基于領域知識圖譜的在線健康社區(qū)語義化分面檢索實現(xiàn) 171
6.4.2 基于知識圖譜的疾病智能問答服務實現(xiàn) 180
6.4.3 融合知識圖譜與用戶畫像的場景化智慧**服務實現(xiàn) 190
第7章 總結與展望 201
7.1 全文總結 201
7.2 研究展望 203
參考文獻 205