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情报探索 ›› 2023, Vol. 1 ›› Issue (11): 1-.
• 工作研究 •
基于图注意力网络的在线医生推荐研究*
（1.蚌埠医学院卫生管理学院 安徽蚌埠 233030）
（2.中国医科大学公共卫生学院 辽宁沈阳 110000）
摘要：
［目的／意义］医生推荐服务可以改善患者在线问诊体验。提出一种基于图注意力网络(GAT)的在线医生推荐方法，对在线健康社区的发展具有一定的推动作用。［方法／过程］首先，利用GAT模型预测用户问诊文本所表达的疾病类型；其次，根据患者之间存在的关系构建患者社会网络，并计算用户与相邻患者之间的注意力系数(Attention)；最后，按照Attention系数降序排列，将前3名相邻患者的接诊医生作为推荐集推荐给用户。同时以“好大夫在线”平台中的患者问诊文本作为实验数据集，进行实证研究。［结果／结论］该模型的准确率达78.46%，具有良好的推荐效果。
