智能导医系统中TF-IDF权重改进算法研究

来源：计算机工程与应用杂志2017年第4期北京时间：

作者：徐奕枫1，刘利军1，黄青松1，2，傅铁威1

单位：1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500 ；2.昆明理工大学 云南省计算机技术应用重点实验室，昆明 650500

摘要：面向患者的智能导医系统通过人工智能技术，依据患者症状计算可能疾病，引导患者准确挂号。目前智能导医系统多采用患者输入描述自身症状或者提问的方式，该方式易出现患者输入与医学专业症状词不匹配的问题，导致计算出的疾病可信度较低。针对这一问题，提出重心后移和医学专业语料库相结合的方法，对同义词匹配，映射出与患者症状对应的症状词；根据症状不论重要与否在每一疾病中仅出现一次的特点，提出基于患者关注度的症状词频计算方法；针对传统TF-IDF算法在待分类疾病类中数量分布不均时提取疾病效果差的问题，提出基于疾病类间分布的症状权重改进算法。实验结果表明，改进算法在疾病推荐正确率和可信度两方面具有更好的效果。

关键词：智能导医系统,人工智能,重心后移,同义词匹配,TF-IDF算法