| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医生推荐系统的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于二部图推荐算法的研究现状 | 第13页 |
| 1.3 问题提出 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容和目标 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 研究目标 | 第15页 |
| 1.4.3 课题来源 | 第15-16页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第17-25页 |
| 2.1 推荐系统 | 第17-20页 |
| 2.1.1 基于数据挖掘的推荐系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 推荐系统分类 | 第18-19页 |
| 2.1.3 推荐系统评价 | 第19-20页 |
| 2.2 网络爬虫 | 第20-21页 |
| 2.3 文本预处理技术 | 第21-22页 |
| 2.3.1 分词方法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 词性标注 | 第22页 |
| 2.4 数理统计方法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 回归分析 | 第22-23页 |
| 2.4.2 最小二乘法 | 第23页 |
| 2.4.3 假设检验 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 医生、医院和疾病数据获取及预处理 | 第25-39页 |
| 3.1 问题提出 | 第25页 |
| 3.2 基于网络爬虫技术的医生和医院数据获取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 爬虫设计 | 第26-27页 |
| 3.2.2 医生数据 | 第27-28页 |
| 3.2.3 医院数据 | 第28-29页 |
| 3.3 数据预处理 | 第29-34页 |
| 3.3.1 数据净化 | 第29-31页 |
| 3.3.2 数据修复 | 第31-33页 |
| 3.3.3 停用词去除 | 第33-34页 |
| 3.3.4 预处理效果 | 第34页 |
| 3.4 疾病词典构建 | 第34-35页 |
| 3.5 数据标注 | 第35-38页 |
| 3.5.1 数据选择 | 第35-36页 |
| 3.5.2 调查问卷制定 | 第36-37页 |
| 3.5.3 问卷调查 | 第37-38页 |
| 3.5.4 数据处理 | 第38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 推荐特征选择与权重计算 | 第39-47页 |
| 4.1 问题提出 | 第39页 |
| 4.2 推荐特征选择 | 第39-41页 |
| 4.2.1 医生的职称 | 第40页 |
| 4.2.2 医院的等级 | 第40-41页 |
| 4.2.3 医生的特长 | 第41页 |
| 4.3 权重计算 | 第41-44页 |
| 4.3.1 模型主要框架 | 第41-42页 |
| 4.3.2 高斯—马尔科夫线性模型 | 第42-43页 |
| 4.3.3 最小二乘法估计 | 第43页 |
| 4.3.4 模型检验与预测 | 第43-44页 |
| 4.4 基于高斯—马尔科夫线性模型回归分析的一个实例 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于二部图模型的医生推荐机制 | 第47-61页 |
| 5.1 问题提出 | 第47页 |
| 5.2 “疾病—医生”二部图模型 | 第47-50页 |
| 5.2.1 “疾病—医生”关联网络 | 第47-49页 |
| 5.2.2 “疾病—医生”矩阵 | 第49-50页 |
| 5.3 基于二部图的资源分配算法 | 第50-54页 |
| 5.3.1 二部图的资源分配算法 | 第50-52页 |
| 5.3.2 加权二部图的资源分配算法 | 第52-54页 |
| 5.4 基于“疾病—医生”二部图的医生推荐机制 | 第54-55页 |
| 5.4.1 基于医生资源分配的推荐算法 | 第54-55页 |
| 5.4.2 基于疾病资源分配的推荐算法 | 第55页 |
| 5.5 医生补充机制研究 | 第55-59页 |
| 5.5.1 基于医生资源分配的补充机制 | 第56-58页 |
| 5.5.2 基于疾病资源分配的补充机制 | 第58-59页 |
| 5.6 基于用户反馈的再推荐机制 | 第59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第61-77页 |
| 6.1 实验环境 | 第61页 |
| 6.2 实验数据 | 第61-63页 |
| 6.3 实验评价指标 | 第63页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第63-76页 |
| 6.4.1 数据筛选效果 | 第63-64页 |
| 6.4.2 推荐特征选择结果分析 | 第64-71页 |
| 6.4.3 基于“疾病—医生”二部图模型推荐结果分析 | 第71-73页 |
| 6.4.4 医生补充机制结果分析 | 第73-74页 |
| 6.4.5 对比现有互联网上的医生推荐结果 | 第74-75页 |
| 6.4.6 基于用户反馈的再推荐效果 | 第75-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第7章 基于疾病搜索的医生推荐原型系统设计与实现 | 第77-81页 |
| 7.1 系统框架 | 第77-78页 |
| 7.2 系统功能模块 | 第78页 |
| 7.3 系统结果展示 | 第78页 |
| 7.4 系统评价 | 第78-80页 |
| 7.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第8章 总结及未来工作 | 第81-83页 |
| 8.1 总结 | 第81-82页 |
| 8.2 未来工作 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |