基于文本挖掘的在线医疗社区患者评论关注点研究——以好大夫在线为例
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Research on Concerns of Patients’ Reviews in Online Medical Community Based on Text Mining——Taking Good Doctor Online as an example
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    使用ROST CM软件对好大夫在线的患者评论文本进行挖掘,从好评文本和差评文本两个维度,构建高频词共现语义网络,探究患者在不同满意度下评论时关注的重点,并从中总结出影响患者满意度的主要影响因素,包括医生服务态度,技术水平,医院诊疗流程,患者期望,并根据分析结果为医生、医院和在线医疗社区的服务改进提供建议。

    Abstract:

    To explore the patients’ focus under different emotional comments, this paper uses the ROST CM text mining software to build semantic network of high-frequency word co-occurrence to mining patients’ online comments in Good Doctor Online community from two dimensions of positive and negative reviews. Finally, this paper sums up the main factors influencing patients’ satisfaction, including service attitude, technology level, hospital diagnosis and treatment process and patient expectations, and gives suggestions to doctors, hospitals and medical service according to the results of the analysis.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴广玉.基于文本挖掘的在线医疗社区患者评论关注点研究——以好大夫在线为例[J].科技与产业,2021,21(01):56-60

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2021-03-09
×
《科技和产业》
喜报 | 学会期刊《科技和产业》成为国家哲学社会科学文献中心2024年度最受欢迎的经济学期刊