虚拟健康社区是“互联网+医疗”模式下服务大众的窗口,通过盘活、整合现有线上线下资源,构建患者和医生之间的医疗知识交互和共享平台,逐渐成为医疗机构向社会大众提供便捷、优质、高效信息服务的重要渠道。虚拟健康社区蕴含着大量有价值的信息和知识,为医疗健康类知识组织和知识融合提供了新的研究领域,如何有序组织并挖掘碎片化、异构化、文本化的虚拟健康社区的专家信息和知识成为了研究的热点。知识融合作为知识库构建的中间部件发挥着至关重要的作用,是虚拟健康社区专家知识有序组织和表示的关键步骤,面向医疗健康领域的专家知识管理问题主要是解决专家知识概念实体如症状、诊断、并发症、治疗、预防等的知识库构建问题,因此可通过处理和整合现有医学本体和各虚拟健康社区的数据源(包括疾病百科、医学科普、医患问答等)利用知识抽取和知识融合的方法技术进行专家知识表示和知识库构建。本文的主要贡献归纳如下:(1)通过对知识融合相关理论、方法和技术进行梳理和总结形成了基于虚拟健康社区专家知识融合的系统框架,设计了从虚拟健康社区数据采集与加工、专家知识抽取、专家知识融合等系统过程并详细阐述了每个阶段的具体工作和方法技术,以此实现了网络环境下健康医疗专家知识的有效抽取和融合,为医学健康知识服务和决策提供网络知识来源和参考建议。(2)以社区的疾病百科、科普文章为基础并结合相关标准文档搭建了"高血压"疾病本体知识库,通过对医患问答平台的文本数据进行知识抽取和知识融合实现了知识的有效性扩充,同时,在D-S证据融合算法的基础上基于规则和统计的方法解决了证据的基本概率分配问题,实现“高血压并发症-抗高血压药物”的知识推荐,并将这部分知识融合到本体知识库中提高高血压本体的推理能力。