【摘 要】
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【目的/意义】近年来，老年在线健康社区已成为老年群体分享病痛和信息支持的重要媒介。为保证用户群体有效地获得自身所需的健康信息，本文提出了一种基于老年在线健康社区的用户健康信息推荐模型。【方法/过程】首先，基于用户、话题及其情感倾向构建异质信息网络。其次，从内容与网络结构两个角度出发，运用支持向量机模型将话题与用户情感角色分类。最后，根据用户的情感属性、话题的情感属性、话题的主题相似度计算结果，进行
【基金项目】
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广州市哲学社会科学发展“十四五”规划2021年度共建课题“迈向人工智能的老年社会工作循证研究—基于广州市养老机器人居家照护的实践体系”（2021GZGJ213）；
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【目的/意义】近年来，老年在线健康社区已成为老年群体分享病痛和信息支持的重要媒介。为保证用户群体有效地获得自身所需的健康信息，本文提出了一种基于老年在线健康社区的用户健康信息推荐模型。【方法/过程】首先，基于用户、话题及其情感倾向构建异质信息网络。其次，从内容与网络结构两个角度出发，运用支持向量机模型将话题与用户情感角色分类。最后，根据用户的情感属性、话题的情感属性、话题的主题相似度计算结果，进行用户的信息需求预测。【结果/结论】研究表明：用户倾向于发布一些正面的帖子，但倾向于在他人的帖子下评论消极的内容，相比于无明显情感倾向的中性内容表达，社区中具有情感倾向的用户互动比信息支持更加常见。【创新/局限】本文提出的用户健康信息推荐模型有助于吸引和鼓励更多老年人分享和获取健康信息，本文的模型对机器学习在心理健康方面的应用具有一定贡献。但在未来工作中应纳入访谈和调查法，以提升推荐模型的理论深度。
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