【摘 要】
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传统医疗资源推荐算法中用户面临资源选择信息过载的问题，为此，从用户和医生2个角度出发，提出一种基于语义的医疗资源均衡推荐算法。采用语义本体技术对医疗资源与用户进行建模，
【基金项目】
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江苏省产学研前瞻性联合研究基金资助项目“医疗信息个性化推荐技术及应用研究”（BY2013024-06）.
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传统医疗资源推荐算法中用户面临资源选择信息过载的问题，为此，从用户和医生2个角度出发，提出一种基于语义的医疗资源均衡推荐算法。采用语义本体技术对医疗资源与用户进行建模，给出一种机器能够理解的标准信息表示方法。融入稳定匹配算法处理推荐过程中的个性化匹配，同时加入推理规则进行匹配筛选，使个性化推荐中用户的个性特征与医生资源具体属性相匹配。理论分析和实验结果表明，该推荐算法能够降低用户选择医疗资源时的负担，提高用户的需求满意度和系统的推荐质量。
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