基于SVM的在线医疗信息服务质量关键影响因素研究

发布时间：2022-12-09 19:06

　　【目的/意义】通过识别影响在线医疗信息服务质量的敏感因素,为互联网在线医疗信息服务企业实现技术与服务创新提供理论与实践依据,进而提升用户在线医疗信息服务质量。【方法/过程】以问卷调查法与专家访谈法等为基础融合信息增益理论分析各影响因素与在线医疗信息服务质量高低的关联程度,进而以提取的关键影响因素构建在线医疗信息服务质量关键影响因素模型,最后通过SVM构建在线医疗信息服务质量预测模型。【结果/结论】影响在线医疗信息服务质量的20个关键影响因素集中在信息生态的四个重要维度,即信息、信息任、信息技术与信息环境四个维度上,模型88.43%的预测精准度说明SVM对在线医疗信息服务质量具有可靠的预测能力。 

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【部分图文】：

研究思路与框架示意33.2数据收集

在线医疗信息服务质量影响因素信息增益值可视化排序20SIIVU

在线医疗信息服务质量关键影响因素模型5.2.2关键影响因素模型精度分析

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于信任视角的在线健康社区患者择医行为研究——以好大夫在线为例[J]. 曾宇颖,郭道猛.  情报理论与实践. 2018(09)
[3]国外消费者健康信息学研究综述[J]. 唐凤,方向明.  图书情报工作. 2018(02)
[4]国外移动电子健康信息服务研究动态述评[J]. 剧晓红,王文韬.  情报理论与实践. 2018(02)
[5]云计算在电子健康信息服务中的应用前景研究[J]. 刘咏梅,王文韬,李晶,刘坤锋.  现代情报. 2017(11)
[6]在线问诊环境下健康信息运动研究——从健康信息诉求到健康知识重用[J]. 姚占雷,李丹,许鑫.  情报资料工作. 2017(05)
[7]大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究[J]. 张宸,韩夏.  统计与决策. 2017(14)
[8]信息生态视域下移动医疗APP用户持续使用意愿分析[J]. 张敏,罗梅芬,聂瑞,张艳.  数据分析与知识发现. 2017(04)
[9]在线健康社区用户信息服务使用意愿研究[J]. 吴江,李姗姗.  情报科学. 2017(04)
[10]基于SVM多特征融合的微博情感多级分类研究[J]. 杨爽,陈芬.  数据分析与知识发现. 2017(02)



本文编号：3715214