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【中文期刊】 张小平 周雪忠 等 《北京交通大学学报》 2010年34卷2期 111-114页
【摘要】 由于文档中的词符合幂律分布,使得LDA模型的主题分布向高频词倾斜,导致能够代表主题的多数词被少量的高频词淹没使得主题表达能力降低.通过一种高斯函数对特征词加权,改进LDA主题模型的主题分布.实验显示加权LDA模型获得的主题间的相关性以及复杂...
【关键词】 LDA；Dirichlet分布；加权主题模型；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴旭生 查亚东 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷2期 62-67,75页ISTICCA
【摘要】 目的/意义探索卫生健康领域媒体数据主题及其演化趋势.方法/过程以深圳广电媒资数据库中的160 549条卫生健康领域媒体数据为研究对象,采用隐含狄利克雷分布模型结合时间序列进行主题聚类分析,并结合专家经验,进行对比分析.结果/结论得到25个与...
【关键词】 卫生健康媒体数据；隐含狄利克雷分布模型；热点事件；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 耿铎 吴尚 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷9期 47-53页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 系统分析健康信息平台隐私政策的文本特征,以提升隐私政策设计的透明度与用户友好性,为隐私政策优化提供理论与实践依据.方法/过程 选取17个主流健康信息平台的隐私政策文本,基于技术接受模型构建指标体系,从感知易用性与感知有用性双重视...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁娟芳 张军伟 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷10期 45-50页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 揭示以血友病为代表的罕见病患者群体潜在健康需求,为制定更精准有效的罕见病保障支持措施提供参考.方法/过程 以百度"血友病吧"帖子文本为数据来源,分析用户关注热点及情感倾向.结果/结论 获取有效帖子文本共9 765 条,得出血友病...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张玉莹 周丽华 《全科护理》 2025年23卷5期 949-952页
【摘要】 目的:分析网络社区用户对人乳头瘤病毒(HPV)感染信息需求,为开展对公众的健康教育工作提供理论依据和信息参考.方法:采集在线医疗问答平台"有问必答网"和"寻医问药网"以及在线社会问答平台"知乎"的用户提问记录及相关数据1千余条,通过LDA(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 达朝锦 吴臣 等 《护士进修杂志》 2024年39卷6期 664-669页ISTICCSCD
【摘要】 目的 应用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型挖掘养老服务与管理人才的岗位需求,为相关人才培养提供依据.方法 采用Python程序软件抓取前程无忧、智联招聘、猎聘网、养老网、丁香人才网等网站上与养老服务与管理人才相关的招聘信息,并进行数据清洗...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周婧涵 胡银环 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷12期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的/意义分析在线心理健康服务的评论文本,识别患者在线心理健康服务择医偏好并提出对策建议.方法/过程以壹点灵平台为例,采用内容分析法,形成择医偏好指标集,使用隐含狄利克雷分布模型确定偏好主题;使用逻辑回归分类法和情感分析法识别文本评论的主题...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭赛男 蒋慧萍 等 《护理学报》 2024年31卷19期 19-23页ISTICCSCD
【摘要】 目的 运用潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型深入挖掘即时社交平台产后母婴保健信息需求.方法 2023年1-6月提取产后延续性护理微信群内文本数据,通过数据清洗、分词和LDA主题模型构建...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 庞盼杏 何彩荣 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷10期 59-64页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 通过挖掘睡眠障碍疾病描述文本,深入了解睡眠障碍线上问诊的现状与睡眠障碍用户的在线问诊信息主题特征.方法/过程 以"好大夫在线"平台为数据源,利用网络爬虫获取睡眠障碍相关医患信息,使用隐含狄利克雷分布模型识别患者疾病描述的主题.结...
【关键词】 在线问诊；睡眠障碍；隐含狄利克雷分布模型；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胥梓薇 程康耀 等 《中华急危重症护理杂志》 2023年4卷11期 1045-1051页ISTICCSCD
【摘要】 目的 探究我国突发重大传染病事件卫生系统管理政策的主题内容和演化趋势,为制定和完善传染病卫生系统防控政策提供依据.方法 设计网络爬虫路线获取国家卫生健康委员会、国务院政策文件库和北大法宝网站平台内有关突发重大传染病事件卫生系统政策文本数据,...
- 概要：
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