論文の概要: Forecasting User Interests Through Topic Tag Predictions in Online Health Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02789v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 00:09:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:46:52.599427
• Title: Forecasting User Interests Through Topic Tag Predictions in Online Health Communities
• Title（参考訳）: オンライン健康コミュニティにおけるトピックタグ予測によるユーザ関心の予測
• Authors: Amogh Subbakrishna Adishesha, Lily Jakielaszek, Fariha Azhar, Peixuan Zhang, Vasant Honavar, Fenglong Ma, Chandra Belani, Prasenjit Mitra, Sharon Xiaolei Huang
• Abstract要約: 本稿では,オンラインコミュニティの参加者に信頼できる情報を提案する革新的なアプローチを提案する。 プロファイルに基づいて,ユーザの将来的な情報ニーズを記述したトピックタグの予測に問題がある。 その結果、オンライン健康コミュニティのユーザのニーズに合わせて、協調的な情報フィルタリングやレコメンデーションシステムの亜種となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.088586964818703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing reliance on online communities for healthcare information by patients and caregivers has led to the increase in the spread of misinformation, or subjective, anecdotal and inaccurate or non-specific recommendations, which, if acted on, could cause serious harm to the patients. Hence, there is an urgent need to connect users with accurate and tailored health information in a timely manner to prevent such harm. This paper proposes an innovative approach to suggesting reliable information to participants in online communities as they move through different stages in their disease or treatment. We hypothesize that patients with similar histories of disease progression or course of treatment would have similar information needs at comparable stages. Specifically, we pose the problem of predicting topic tags or keywords that describe the future information needs of users based on their profiles, traces of their online interactions within the community (past posts, replies) and the profiles and traces of online interactions of other users with similar profiles and similar traces of past interaction with the target users. The result is a variant of the collaborative information filtering or recommendation system tailored to the needs of users of online health communities. We report results of our experiments on an expert curated data set which demonstrate the superiority of the proposed approach over the state of the art baselines with respect to accurate and timely prediction of topic tags (and hence information sources of interest).
• Abstract（参考訳）: 患者や介護者による医療情報のオンラインコミュニティへの依存が高まると、誤った情報や主観的、説明的、不正確な、あるいは非特定の推奨が広まり、もし対応すれば、患者に深刻な危害をもたらす可能性がある。 そのため、こうした被害を避けるため、正確な健康情報と調整された健康情報をタイムリーに接続する必要がある。 本稿では,オンラインコミュニティの参加者に対して,疾患や治療の異なる段階から信頼できる情報を提示する革新的な手法を提案する。 同様の疾患の経過や治療経過が類似した患者は、同等の段階において同様の情報を必要とすると仮定する。 具体的には、トピックタグやキーワードを予測して、ユーザのプロファイルや、コミュニティ内のオンラインインタラクションのトレース(ペースト投稿、返信)、同じようなプロファイルや、ターゲットユーザとの過去のインタラクションの類似トレースを持つ他のユーザのオンラインインタラクションのプロファイルやトレースなどに基づいて、ユーザの将来の情報ニーズを記述する。 その結果、オンライン健康コミュニティのユーザのニーズに合わせて、協調的な情報フィルタリングやレコメンデーションシステムの亜種となる。 提案手法が,トピックタグの正確かつタイムリーな予測(つまり興味のある情報ソース)に関して,アートベースラインの状態を上回って優れていることを示す,専門家によるデータセット実験の結果を報告する。

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