公眾分類在醫(yī)療門戶網站信息資源組織中的應用研究.pdf

1、互聯(lián)網的蓬勃發(fā)展和人們對醫(yī)療信息資源的巨大需求促進了醫(yī)療門戶網站的興起，醫(yī)療門戶網站已經成為人們了解醫(yī)療、健康等信息資源必不可少的平臺。隨著人們對醫(yī)療健康信息個性化需求的不斷增加，醫(yī)療門戶網站信息資源組織方式及分類體系也越來越成為關注的焦點。通過調研分析，目前醫(yī)療門戶網站主要采用主題與學科分類方式整合組織信息資源，盡管這種信息資源組織方法具有系統(tǒng)性強、分類類目權威等優(yōu)點，但在當前強調個性化服務的網絡環(huán)境下，其表現(xiàn)出來的類目名稱固定、格式

2、固化、交互性較差等缺點越來越凸顯。公眾分類作為Web2.0時代的重要產物，在信息資源組織方面具有傳統(tǒng)分類方法無可比擬的巨大優(yōu)勢，它大幅度降低了信息資源的分類成本，有效縮短了類目的更新周期，其與生俱來的語義性、標簽化等特點將會對醫(yī)療門戶網站信息資源的組織體系的改善產生巨大的影響。
　　本文首先對公眾分類的相關概念及特點做了詳細介紹，分析了當前醫(yī)療門戶網站信息資源分類的主要模式，指出了當前分類模式下存在的一些不足和面臨的挑戰(zhàn)，而公眾分

3、類在信息資源分類中的優(yōu)勢將有助于解決這些難題，于是提出了基于公眾分類的醫(yī)療門戶網站分類系統(tǒng)，對原有的分類體系進行系統(tǒng)性改進，使其信息組織體系朝著個性化、動態(tài)化方向發(fā)展，最大限度地滿足用戶的需求。針對如何將公眾分類與傳統(tǒng)的分類模式有機結合的問題，本文采用K-means聚類算法進行聚類整合。為了能在醫(yī)療門戶網站的實際運用中取得較好的聚類效果，本文對原有算法進行了改進，將網站主題詞集與標簽按照相似度進行聚類研究，生成了語義性較強的主題-標簽集