通讯作者: 吕艳华, Lvyanhua01@163.com

DOI：10.12201/bmr.202312.00012

Construction of user portrait model of Internet medical platform based on text mining: A case study of autism diagnosis data

• 摘要：目的/意义构建互联网问诊用户画像来探究问诊主题，提升问诊服务质量，减少医患之间沟通障碍，以线上配合线下的方式进行针对性治疗。方法/过程 利用Python爬虫获取某医疗平台自闭症疾病问诊数据，运用LDA与TF-TFIDF结合的模型划分数据，在降维聚类后实现用户群体分类。最后通过Logistic回归模型计算输出不同用户群体特征集合，构建画像。结果/结论 用户问诊内容主要围绕几个主题展开，平台可通过主题内容的典型特征优化问诊填写模板，增强用户填写疾病描述准确性，提高问诊效率和患者满意度。

  关键词： 互联网医疗平台，主题模型，文本分析，用户画像

   

  Abstract: Objective/Significance Construct Internet consultation user portraits to explore consultation topics, improve consultation service quality, reduce communication barriers between doctors and patients, and carry out targeted treatment in an online and offline manner. Methods: Python crawler was used to obtain the autism diagnosis data of a medical platform, and the combined model of LDA and TF-TFIDF was used to divide the data, and the user group classification was realized after dimensional reduction clustering. Finally, the characteristic sets of different user groups were calculated and output by Logistic regression model to construct the portrait. Results/Conclusion The inquiry content of users mainly focuses on several topics. The platform can optimize the inquiry filling template according to the typical characteristics of the subject content, enhance the accuracy of the disease description filling by users, and improve the inquiry efficiency and patient satisfaction.

  Key words: Internet medical platform, topic model, text analysis, user portrait

  提交时间：2023-12-11

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