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利用双曲线嵌入将领域知识整合到健康推荐系统中

与许多其他领域相比,卫生服务领域的推荐系统可能受益于卫生领域知识的整合,因为它有助于提供有意义的和个性化的建议,满足个人的健康需求。着表征学习的最新进展,使得健康知识能够分层嵌入到双曲Poincare空间中,这项工作提出了一个基于内容的推荐系统,用于基于患者健康状况的初级保健患者-医生匹配,通过迁移学习,通过预先训练的Poincare嵌入ICD-9编码来丰富。该模型在推荐准确性方面优于传统模型,对改善医患关系具有重要的商业意义。

原文题目:Incorporating Domain Knowledge into Health Recommender Systems using Hyperbolic Embeddings

原文:In contrast to many other domains, recommender systems in health services may benefit particularly from the incorporation of health domain knowledge, as it helps to provide meaningful and personalised recommendations catering to the individual's health needs. With recent advances in representation learning enabling the hierarchical embedding of health knowledge into the hyperbolic Poincare space, this work proposes a content-based recommender system for patient-doctor matchmaking in primary care based on patients' health profiles, enriched by pre-trained Poincare embeddings of the ICD-9 codes through transfer learning. The proposed model outperforms its conventional counterpart in terms of recommendation accuracy and has several important business implications for improving the patient-doctor relationship.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2106.07720

原文作者:Joel Peito, Qiwei Han

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