智能导医系统中TF-IDF权重优化算法的研究与应用

"这篇论文研究了智能导医系统中TF-IDF权重改进算法的应用，旨在提高疾病推荐的正确率和可信度。面对患者输入症状与医学专业术语匹配度低的问题，提出了结合重心后移和医学专业语料库的同义词匹配方法，以及基于患者关注度的症状词频计算方法。此外，针对传统TF-IDF算法的不足，设计了一种考虑疾病类间分布的改进算法。实验结果显示，这些改进策略提升了智能导医系统的性能。" 正文： 智能导医系统是利用人工智能技术，将计算机科学与医疗健康领域结合，帮助患者根据自身的症状进行初步疾病判断和挂号选择。随着科技的快速发展，这种系统已经成为现代医疗研究的重要组成部分。然而，一个主要挑战在于患者描述的症状往往与医学专业词汇不一致，这可能导致推荐疾病的准确性下降。 为了解决这个问题，论文中提到了两个关键的改进策略。首先，通过引入“重心后移”和医学专业语料库，可以识别并映射患者输入的非专业症状词到相应的医学术语上，从而增强症状匹配的准确性。其次，考虑到所有症状在每个疾病中都只应被计算一次，论文提出了基于患者关注度的症状词频计算方法。这种方法更注重患者实际关注的症状，而非简单地计算词频，这有助于提升推荐结果的可靠性。 此外，针对传统TF-IDF算法在处理类内样本数量不均衡时的局限性，论文提出了一个基于疾病类间分布的TF-IDF权重改进算法。传统TF-IDF算法可能会在某些疾病类中过度重视频繁但并非特征性的症状，而新的算法能更好地平衡不同疾病类的症状权重，从而提高分类的精确度。 实验结果显示，这些改进算法成功地提高了疾病推荐的正确率和可信度，证明了这些策略在智能导医系统中的实用性和有效性。这不仅有助于减少患者的误诊概率，还能优化医疗资源的分配，为医疗信息化建设提供有力支持。 这篇论文的研究工作对于智能导医系统的发展具有重要的理论和实践价值，它通过改进症状匹配和权重计算方法，提升了系统的性能，为未来医疗领域的智能化服务提供了有益的参考。