基于个性化事件监测和警报支持的风险评估
计算机与社会
2011-01-05 v1
摘要
在典型的事件监测设置中，会持续监控网络文档流以进行疾病报告。从原始文本中提取疾病报告事件的结构化表示，然后将这些事件聚合以产生信号，旨在作为潜在公共卫生威胁的早期预警。对公共卫生官员而言，这些预警代表了用于风险评估的“一刀切”信息的庞大列表。为减少这种过载，提出了两种技术。首先，根据用户偏好（例如地点、疾病、症状等）过滤信号有助于减少不想要的噪声。其次，根据个人的反馈和标注对过滤后的信号进行重新排序，允许对最相关的预警进行用户特定的优先级排序。我们介绍了一种考虑这两步过程的方法：1) 过滤和2) 对报告信号结果进行重新排序。为此，协同过滤和个性化是支持用户处理其面临的大量信息的常用技术。
引用
@article{arxiv.1101.0654,
title = {Personalized Event-Based Surveillance and Alerting Support for the Assessment of Risk},
author = {Avaré Stewar and Ricardo Lage and Ernesto Diaz-Aviles and Peter Dolog},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.0654},
year = {2011}
}
备注
International Meeting on Emerging Diseases and Surveillance. IMED 2011 - Poster Session - Vienna, Austria. February 4-7, 2011