课题申报书：异构数据驱动下考虑双边主体行为的在线医患匹配方法及应用研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

异构数据驱动下考虑双边主体行为的在线医患匹配方法及应用研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

研究现状

在当前的大数据时代，医疗健康领域的数据呈现出异构性、多样性和复杂性。在线医患匹配作为医疗健康领域的一个重要应用，旨在通过互联网技术，将患者与合适的医生进行有效匹配，提高医疗资源的利用效率。然而，现有的在线医患匹配方法大多基于单一的数据源，忽略了双边主体（医生和患者）的行为特征，导致匹配效果不佳。

选题意义

本研究选题旨在探索异构数据驱动下考虑双边主体行为的在线医患匹配方法，具有重要的理论意义和应用价值。通过深入研究双边主体行为特征，可以更准确地理解医患双方的匹配需求，提高匹配的准确性和效率。同时，本研究还可以为医疗健康领域的数据分析和决策提供新的思路和方法。

研究价值

本研究的成果将有助于推动在线医患匹配技术的发展，提高医疗资源的利用效率，改善医疗服务质量。同时，本研究还可以为相关领域的学者提供参考和借鉴，促进医疗健康领域的科研创新。

二、研究目标、研究对象、研究内容

研究目标

本研究旨在提出一种基于异构数据驱动下考虑双边主体行为的在线医患匹配方法，并验证其有效性和可行性。具体目标包括：

构建异构数据驱动的在线医患匹配模型；

分析双边主体行为特征对匹配效果的影响；

评估所提方法在实际应用中的性能。

研究对象

本研究的对象主要包括医生和患者。医生方面，主要考虑其专业背景、临床经验、患者评价等因素；患者方面，主要考虑其病情特征、治疗需求、医生偏好等因素。

研究内容

本研究的内容主要包括：

异构数据收集与处理：收集医生和患者的多源异构数据，并进行数据清洗、整合和预处理；

双边主体行为特征分析：分析医生和患者的行为特征，包括医生的专业能力、患者对医生的偏好等；

在线医患匹配模型构建：基于异构数据和双边主体行为特征，构建在线医患匹配模型；

模型评估与优化：评估所提模型在实际应用中的性能，并进行优化改进。

三、研究思路、研究方法、创新之处

研究思路

本研究将采用数据驱动的研究思路，首先收集和处理多源异构数据，然后分析双边主体行为特征，最后构建在线医患匹配模型并进行评估和优化。

研究方法

本研究将采用以下研究方法：

数据挖掘：利用数据挖掘技术，从多源异构数据中提取有用的信息；

机器学习：利用机器学习算法，构建在线医患匹配模型；

实验评估：通过实验验证所提方法的有效性和可行性。

创新之处

本研究的创新之处在于：

考虑双边主体行为特征：与现有方法相比，本研究更加关注双边主体行为特征对匹配效果的影响；

异构数据驱动：利用多源异构数据，提高匹配的准确性和效率；

实际应用验证：通过实际应用验证所提方法的有效性和可行性。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

研究基础

本研究基于作者在医疗健康领域的数据分析和机器学习方面的研究基础，以及团队成员在相关领域的丰富经验。

保障条件

本研究将得到学校和相关研究机构的大力支持，包括提供必要的研究经费、实验设备和数据资源等。

研究步骤

本研究将按照以下步骤进行：

文献调研：收集和整理相关领域的文献资料，了解研究现状和发展趋势；

数据收集与处理：收集医生和患者的多源异构数据，并进行数据清洗、整合和预处理；

双边主体行为特征分析：分析医生和患者的行为特征，包括医生的专业能力、患者对医生的偏好等；

在线医患匹配模型构建：基于异构数据和双边主体行为特征，构建在线医患匹配模型；

模型评估与优化：评估所提模型在实际应用中的性能，并进行优化改进；

论文撰写与发表：整理研究成果，撰写论文并进行发表。

（课题设计论证共1498字）

课题评审意见：

本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。

课题评审标准：

1、研究价值与创新性

评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。

2、研究设计与科学性

课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的重要标准。

3、实践应用与可行性