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基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘研究 被引量:4

Semantic Mining of Health Information Tag Based on Topic Map
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摘要 【目的/意义】在线健康信息的有效组织对提升全民身体素质具有重要的社会价值。【方法/过程】在分析健康信息主题、关联关系和资源标引的基础上,构建基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘模型,从而构建了健康信息标签主题图并实现了其可视化导航、浏览和检索等功能。【结果/结论】基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘模型能够准确的发现在线健康信息与信息标签间的深层关系,可以更好地揭示在线健康信息标签的语义关联,为用户提供信息的可视化浏览和导航功能、提升健康信息的组织效果,帮助用户健康信息获取。【创新/局限】本文将主题图与健康信息标签相结合,提高了健康信息的检索效率和利用效率,但本文也存在着不足,例如标签样本量和样本范围较小,缺乏专业医学研究者的参与。 【Purpose/significance】The effective organization of online health information is of great social value in improving the physical fitness of the whole people.【Method/process】Based on the analysis of health information topic,association relationship and resource indexing,an online health information tag semantic mining model based on the topic graph was constructed,and the health information tag topic graph was visualized.【Result/conclusion】Based on topic maps of online health information label semantic mining model can accurately find the deep relationship between online health information and label,can better reveal the semantic relationships of online health information tags to provide users with information visualization browsing and navigation to promote health information organization effect,help users to health information.【Innovation/limitation】This paper combines theme map with health information label to improve the efficiency of health information retrieval and utilization,but there are also shortcomings in this paper,such as small label sample size and sample range,lack of participation of professional medical researchers.
作者 占泚 熊回香 蒋武轩 李琰 ZHAN Ci;XIONG Hui-xiang;JIANG Wu-xuan;LI Yan(School of Information Management,Central China Normal University,Wuhan 430079,China)
出处 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2022年第1期121-129,共9页 Information Science
基金 华中师范大学中央高校基本科研业务费(人文社科类)重大项目“基于语义网的在线健康信息的挖掘与推荐研究”(CCNU19Z02004)
关键词 健康信息 标签 语义挖掘 主题图 Ontopia health information label semantic mining topic map ontopia
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