På senare tid har hälsorelaterade sociala medietjänster, särskilt hälso- och sjukvård på nätet, snabbt vuxit fram. Patienter med olika hälsotillstånd deltar i hälsosamfund online för att dela med sig av sina erfarenheter och utbyta hälso- och sjukvårdskunskap. Genom att utforska heta ämnen på nätet hjälper vi oss att bättre förstå patienternas behov och intresse för hälsorelaterad kunskap. Den statistiska ämnesanalys som används i tidigare studier håller dock på att bli opraktisk för att behandla den snabbt ökande mängden onlinedata. Automatisk ämnesdetektering baserad på dokumentklustring är en alternativ metod för att extrahera hälsorelaterade heta ämnen i online-samhällen. Förutom de nyckelordsbaserade funktioner som används i traditionell textklustring integrerar vi medicinska domänspecifika funktioner för att representera de meddelanden som publiceras i online-hälsosamhällen. Tre sjukdomsdiskussionsforum, inklusive styrelser som ägnar sig åt lungcancer, bröstcancer och diabetes, från en online hälso- och sjukvård används för att testa effektiviteten av ämnesdetektering. Experimentella resultat visar att hälsorelaterade heta ämnen främst inkluderar symtom, undersökningar, läkemedel, förfaranden och komplikationer. Ytterligare analyser visar att det också finns några betydande skillnader mellan de heta ämnen som diskuteras på olika typer av sjukdom diskussionsforum.
Lu textitet al. I Ref föreslogs en metod baserad på klusteranalysteknik för att utforska hälsorelaterade heta ämnen i online-hälsosamhällen.
Health-Related Hot Topic Detection in Online Communities Using Text Clustering
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}