武家伟，孙艳春,3+

1.北京大学 信息科学技术学院，北京 100871

2.北京大学 高可信软件技术教育部重点实验室，北京 100871

3.北京大学（天津滨海）新一代信息技术研究院，天津 300450

随着互联网的发展，近几年，出现了很多互联网医疗服务，例如腾讯医疗、寻医问药、好大夫等。它们掌握着庞大的疾病、医院等结构化信息，但提供给用户的服务非常有限。多数服务网站仅仅提供检索和在线咨询医生等功能，少数网站提供简单的疾病自诊服务，但多数仅允许用户输入一个症状关键词，给出的疾病列表冗长，使用并不方便，缺乏医生医院的智能推荐服务。而在日常生活中，人们经常需要根据症状确定自己可能患有的疾病，并需要寻找对这类疾病诊治效果出色的医院及相应医生，上述的互联网医疗服务无法满足这样的需求。

为此，本文提出了一种基于知识图谱、深度学习和社交媒体构建问诊推荐系统的设计与实现方法。以寻医问药网站结构化的疾病信息构建“疾病-症状”知识图谱，从多个方面的信息出发为用户提供疾病自诊服务，同时利用知识图谱的结构化信息挖掘用户可能患有的潜在疾病，丰富推荐选项。以好大夫网站的评论数据为样本，结合现有的服务质量评价指标分析北京各家医院医生的服务质量，从多个维度为用户提供医生医院推荐服务。

本文的主要贡献包括以下几个方面：

（1）设计实现了一种基于知识图谱的疾病诊断算法，查询知识图谱获取初始疾病推荐备选集，基于知识图谱嵌入模型，利用知识图谱结构化信息丰富疾病备选集，使之更为容易推荐出用户可能潜在的疾病，提高推荐准确率。……