智能导医系统中TF-IDF权重改进算法研究

• 作者: 傅铁威 刘利军 徐奕枫 黄青松
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能导医系统 人工智能 重心后移 同义词匹配 TF-IDF算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 238-243
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 6696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1506-0258

摘要

面向患者的智能导医系统通过人工智能技术,依据患者症状计算可能疾病,引导患者准确挂号.目前智能导医系统多采用患者输入描述自身症状或者提问的方式,该方式易出现患者输入与医学专业症状词不匹配的问题,导致计算出的疾病可信度较低.针对这一问题,提出重心后移和医学专业语料库相结合的方法,对同义词匹配,映射出与患者症状对应的症状词;根据症状不论重要与否在每一疾病中仅出现一次的特点,提出基于患者关注度的症状词频计算方法;针对传统TF-IDF算法在待分类疾病类中数量分布不均时提取疾病效果差的问题,提出基于疾病类间分布的症状权重改进算法.实验结果表明,改进算法在疾病推荐正确率和可信度两方面具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄青松	昆明理工大学信息工程与自动化学院	91	265	9.0	12.0
5	刘利军	昆明理工大学信息工程与自动化学院	77	196	7.0	10.0
6	傅铁威	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	15	2.0	3.0
7	徐奕枫	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	6	1.0	1.0