①课题来源与背景：医学信息服务领域作为数据高度密集的领域，在大数据到来的时代，医学信息资源保障、向导参谋、交流传递、促进成果转化等方面遇到前所未有的挑战和机遇。因此，医学信息服务必须跟上大数据时代的发展，充分发挥好功能，促进医药卫生科技的创新，迎接知识经济的到来。
医学信息科技咨询与知识服务是推动国家医学科学技术事业持续健康发展，促进科学技术资源优化配置，提高科学技术管理水平的重要手段和途径。本项目的研究目标就是研究医学信息检索方法中的不足，提出了面向医学信息领域的数据分析与挖掘方法，研发了针对不同用户的个性化服务技术，为医学信息科技咨询提供了更好的知识服务。本项目不仅对科技服务机构的能力提升有重要的意义，同时也有非常广阔的应用前景。

    ②技术原理及性能指标：技术指标完成情况：申请发明专利2个，软件著作权1个，发表论文4篇。

   ③技术的创造性与先进性：（1）区别传统的检索技术，融入语义层次的考虑，把最近前沿并且效果很好的知识图谱嵌入到检索中，提高语义相关度。（2）基于大数据中包含比较多的噪音以及医学信息技术咨询需要比较高质量的信息考虑下，引入了对信息来源（目前主要为网站）的可信度评估技术。根据基于事实的truth discovery问题的解决技术，利用EM算法迭代计算可信度。（3）针对如何在大数据时代提高个性化推荐方法的精度与效率的问题，设计基于大规模隐式用户反馈数据的高效推荐算法，提出一种新颖的基于隐式反馈的推荐模型IFRM，通过对可观察用户选择行为数据集(隐式用户反馈数据集)的后验估计，将推荐问题转化为优化问题。

    ④技术的成熟程度，适用范围和安全性：项目实施过程中，基于申报单位和参与单位网络中心成熟的技术，且关键技术方面已得到国家自然科学基金、863项目等多项高水平基金项目的资助，利用较为深厚的理论基础和实践经验的积累，将技术风险降低到了最低程度。

    ⑤应用情况及存在的问题：项目实施过程中，得到了政府的持续支持：与各地市卫生局沟通，有效利用了基层医疗机构，拓展服务层面。与机构、部门的合作：与全国图书馆参考咨询联盟、广东省医学会等合作，有效推广了该项目服务。

   ⑥历年获奖情况：无。