社交媒體中的電子醫(yī)療數據挖掘與網絡分析

　　電子醫(yī)療健康（E-healthcare）領域因其關系民眾身心健康且囊括很多相關主題內容，成為近需求強烈和應用較為廣泛的前沿領域。針對社交媒體平臺上醫(yī)療健康領域的多文本和復雜網絡特性，精準醫(yī)療用戶數據挖掘和社會網絡分析等內容是重要的研究課題。本書首先在章中介紹了電子醫(yī)療健康時代下面臨的科學問題和推薦系統(tǒng)研究現狀。然后，在第二章中介紹了社交媒體平臺上的文本數據和網絡數據收集方法；第三章介紹了數據挖掘的知識，包括5個典型分類算法（k-近鄰、決策樹、支持向量機、隨機森林、梯度提升決策樹）和3個典型的聚類算法（k-means、層次聚類、孤立森林），通過Weka軟件和python語言的使用，講解如何實現這些數據挖掘方法。接著，在第四章中以微博平臺上的電子醫(yī)療健康主題為例，闡述了基于文本特征集合構建和特征選擇的情感分類，并提出了一種情感相似度計算方法。第五章是社會網絡分析在社交媒體平臺的應用，展示了如何使用隨機指數圖模型進行網絡連接預測。后，在第六、七章中對社會化影響力衡量與社會化推薦系統(tǒng)的研究工作。并利用糖尿病微博數據進行社會化推薦的實證分析，驗證本方法的有效性、優(yōu)越性及可推廣性。

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