Online Doctor Recommendation with Convolutional Neural Network and Sparse Inputs
المؤلفون المشاركون
Yan, Yongjie
Yu, Guang
Yan, Xiangbin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The recommendation system in the online medical consultation website is a system to assist patients to find appropriate doctors.
Based on the analysis of the current situation of the development of an online medical community (Haodf.com) in China, this paper puts forward recommendation suggestions of finding the right hospital and doctor to promote the rapid integration of Internet technology and traditional medical services.
A new recommendation model called Probabilistic Matrix Factorization integrated with Convolutional Neural Network (PMF-CNN) is proposed in the paper.
Doctors’ data in Haodf.com were used to evaluate the performance of our system.
The model improves the performance of medical consultation recommendations by fusing review text and doctor information based on CNN (Convolutional Neural Network).
Specifically, CNN is used to learn the feature representation of the review text and the doctors’ information.
Furthermore, the extended matrix factorization model is exploited to fuse the review information feature and the initial value of the doctors’ information for recommendation.
As is shown in the experimental results on Haodf.com datasets, the proposed PMF-CNN achieves better recommendation performances than the other state-of-the-art recommendation algorithms.
And the recommendation system in an online medical website improves the utilization efficiency of doctors and the balance of public health resources allocation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Yongjie& Yu, Guang& Yan, Xiangbin. 2020. Online Doctor Recommendation with Convolutional Neural Network and Sparse Inputs. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138864
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Yongjie…[et al.]. Online Doctor Recommendation with Convolutional Neural Network and Sparse Inputs. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138864
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Yongjie& Yu, Guang& Yan, Xiangbin. Online Doctor Recommendation with Convolutional Neural Network and Sparse Inputs. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138864
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138864
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر