本文關鍵詞：基于多源UGC數(shù)據(jù)的健康領域知識圖譜構建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：消費者的醫(yī)療保健觀念從過去的被動就醫(yī),甚至諱疾忌醫(yī),到如今Web2.0時代的積極管理,主動分享。消費者的就醫(yī)模式也從原來的醫(yī)院掛號臨床就醫(yī),向著關注預防和日常保健、康復方向轉變。也因此,學術界、醫(yī)學界、商界都在積極探索如何才能為普通消費者提供更加精準、便捷和全面地醫(yī)療保健服務。而確認消費者對健康信息關注的主題是把握消費者健康信息需求,進而提供精準醫(yī)療保健服務的先決條件。然而,就目前的研究來看,對消費者健康主題分析的研究通常聚焦于某一類具體的疾病,所用到的數(shù)據(jù)樣本多直接來自于消費者的,且用到的研究方法也大多是問卷調(diào)查法、實驗法、訪談法等定性的研究方法。這些都有可能導致樣本量過小,研究范圍過窄,導致結論不夠全面,適用性不夠強。因此,本文提出結合使用定性和定量方法,對來自于為大眾普遍使用的社交媒體上的多種疾病數(shù)據(jù)進行采集分析,提煉健康主題,提取特征詞匯及特征詞間關系,最終構建消費者健康知識圖譜,深入分析和討論了知識圖譜對于消費者健康信息素養(yǎng)提升和健康信息系統(tǒng)設計的啟示,并探索了知識圖譜的具體應用場景。本文的創(chuàng)新工作主要體現(xiàn)在以下幾點：(1)研究對象的創(chuàng)新。本文綜合了四類社交媒體平臺上三種不同疾病的UGC數(shù)據(jù)作為研究對象,嘗試最大程度地覆蓋不同文本類型的不同疾病的健康信息文本,在此基礎上構建消費者關注的健康主題體系,并繪制圖譜和得出相關結論。(2)研究方法的應用創(chuàng)新。本文提出了將定性研究方法開放式編碼與定量研究方法文本挖掘相結合,完成主題提煉和代表主題的特征詞提煉,以及特征詞間關系提煉,有效地從大量且結構不一的文本數(shù)據(jù)中提取了多層次的主題特征,利于可視化展示和解讀。并在知識圖譜實現(xiàn)時引入圖形知識庫作為解決途徑。(3)研究成果的創(chuàng)新。本文通過研究分析,發(fā)現(xiàn),如果假設消費對各類疾病的關注度一致,消費者對于各類疾病的不同主題關注度存在明顯差異；不同健康主題之間也有遠近親疏之分；來自不同社會化媒體的用詞用語在描述同一種疾病時也存在差異等有趣結論。
【關鍵詞】：知識圖譜 健康 UGC 社交媒體 編碼
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G353.1
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要6-7
• Abstract7-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 研究背景與意義10-13
• 1.2 國內(nèi)外相關研究13-15
• 1.2.1 健康主題的研究角度13-15
• 1.2.2 健康主題的研究方法15
• 1.3 研究目的和研究內(nèi)容15-17
• 1.4 研究方法17-18
• 1.5 本文的組織結構18-19
• 2 文獻綜述19-25
• 2.1 消費者健康信息學19-21
• 2.2 知識圖譜方法及其應用21-25
• 2.2.1 知識圖譜的主要應用類型21-23
• 2.2.2 知識圖譜的構建流程23
• 2.2.3 知識圖譜繪制工具23-25
• 3 健康領域知識圖譜構建框架25-39
• 3.1 總體思路25-26
• 3.2 數(shù)據(jù)采集策略26-30
• 3.2.1 社會化媒體選擇26-28
• 3.2.2 疾病選擇28-29
• 3.2.3 數(shù)據(jù)采集方案29-30
• 3.3 開放式編碼30-32
• 3.3.1 引入開放式編碼技術的可行性與意義30-31
• 3.3.2 編碼策略的選擇31-32
• 3.4 特征詞提取32-35
• 3.4.1 分詞和文本預處理32-33
• 3.4.2 特征詞抽取33-35
• 3.5 特征詞關系提取35-37
• 3.5.1 選擇詞共現(xiàn)提取特征詞關系的原因35-36
• 3.5.2 特征詞關系提取的方案36-37
• 3.6 知識圖譜繪制37-39
• 3.6.1 選擇Neo4j繪制圖譜的原因37-38
• 3.6.2 Neo4j的基本使用38-39
• 4 健康領域基于UGC數(shù)據(jù)的知識圖譜繪制39-57
• 4.1 數(shù)據(jù)來源39-42
• 4.1.1 數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)39-41
• 4.1.2 數(shù)據(jù)概述41-42
• 4.2 三種疾病UGC數(shù)據(jù)開放式編碼42-48
• 4.3 三種疾病UGC數(shù)據(jù)特征詞提取48-52
• 4.4 三種疾病UGC數(shù)據(jù)特征詞關系提取52-54
• 4.5 基于UGC數(shù)據(jù)的健康知識圖譜繪制54-57
• 4.5.1 數(shù)據(jù)導入54-55
• 4.5.2 圖譜繪制及分析55-57
• 5 分析與啟示57-69
• 5.1 不同疾病主題熱度差異探討57-60
• 5.1.1 分析57-59
• 5.1.2 啟示59-60
• 5.2 健康主題之間關系探討60-64
• 5.2.1 分析60-63
• 5.2.2 啟示63-64
• 5.3 特征詞特點探討64-67
• 5.3.1 分析64-66
• 5.3.2 啟示66-67
• 5.4 特征詞之間關系探討67-69
• 5.4.1 分析67-68
• 5.4.2 啟示68-69
• 6 健康知識圖譜的應用69-72
• 6.1 為完善健康信息系統(tǒng)設計提供解決思路69-70
• 6.2 為提升公共圖書館健康信息服務提供借鑒70-71
• 6.3 為消費者健康信息相關研究提供理論基礎71-72
• 7 總結和展望72-74
• 7.1 總結72-73
• 7.2 不足與展望73-74
• 參考文獻74-80
• 后記80

【相似文獻】

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6 記者　 馬文生;政企攜手維護消費者健康安全[N];中國國門時報;2006年

7 中國消費者報 劉焱;“消費者健康洗滌承諾企業(yè)”品牌工程在全國展開[N];中國消費者報;2006年

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  本文關鍵詞：基于多源UGC數(shù)據(jù)的健康領域知識圖譜構建，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：344208