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倾向性识别文献资料
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基于机器学习技术的在线疾病诊疗方案倾向性识别研究
目的:采用机器学习技术分析和预测在线疾病诊疗方案的倾向性.方法:爬取39疾病百科网中与心血管疾病相关的439条症状数据,通过TF-IDF算法提取症状关键词向量,采用支持向量机、决策树、神经网络建立分类模型,预测不同病症倾向西医或中西医结合的治疗方案.结果:对在线疾病信息的文本分析可挖掘疾病的特征,采用机器学习技术可有效预测对应治疗方案的倾向性,预测精度均达90％以上.结论:机器学习技术可揭示疾病症状和治疗方案之间的内在联系,有助于提高在线疾病咨询的效率,提供有针对性的备选治疗方案.
