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本 科 毕 业 论 文


论文题目：基于Python的MOBA游戏赛事数据
可视化分析


学生姓名： （宋体四号，下同）
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本人郑重声明：所呈交的本科毕业论文（设计）是本人在指导教师的指导下，进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。除文中已经注明引用的内容外，本毕业论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体在文中均作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。





作者签名：
年 月 日


目录
1.绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的及意义 1
1.3国内外研究现状 2
1.4研究内容与方法 4
1.4.1研究内容 4
1.4.2研究方法 5
2. MOBA 游戏赛事数据收集与整理 6
2.1 数据收集来源 6
2.2 数据获取技术与方法 6
2.3 数据清洗与预处理 7
3. Python 数据可视化技术实现 9
3.1 Matplotlib 库基础应用 9
3.2 利用 Plot 函数绘制英雄 BP 与胜率关系图 10
3.3 多元数据相关性分析与可视化 10
3.3.1 使用 pairplot 函数分析数据关系 11
3.3.2 使用 heatmap 函数绘制相关性热力图 12
4. 可视化数据分析与结果解读 14
4.1 英雄 BP 策略分析 14
4.2 选手数据与战队实力评估 15
4.3 比赛结果预测与影响因素分析 16
5. 研究结论与展望 18
5.1 研究成果总结 18
5.2 研究的局限性 18
5.3 未来研究方向展望 18
参考文献 20
致谢 22


基于Python的MOBA游戏赛事数据可视化分析

摘要：在数字娱乐产业蓬勃发展的当下，电子竞技成为备受瞩目的新兴领域，MOBA游戏凭借其独特竞技魅力在游戏市场占据重要地位，催生了规模庞大的电竞赛事体系，赛事数据呈爆发式增长。然而，传统数据分析方法难以高效处理这些海量、复杂且多维度的数据，数据可视化技术成为挖掘数据价值的关键，Python强大的数据处理和可视化库为此提供了有力支持。
本研究围绕MOBA游戏赛事数据展开，首先从超凡电竞、极速电竞以及王者荣耀官方赛事网站收集数据，利用Python的网络爬虫技术，结合BeautifulSoup、Selenium等库获取英雄BP、选手KDA等关键数据，并通过数据清洗与预处理保障数据质量。接着，运用Matplotlib和Seaborn库实现数据可视化，绘制柱状图展示战队场均输出对比，用plot函数分析英雄BP与胜率关系，借助pairplot函数和heatmap函数进行多元数据相关性分析。通过可视化数据分析，明确了英雄BP策略，发现不同英雄出场频率和胜率的差异以及常见BP组合；实现了对选手个人能力和战队整体实力的评估；构建比赛结果预测模型，探索了影响比赛结果的多种因素。
研究结果表明，基于Python的可视化分析能够有效揭示MOBA游戏赛事数据背后的规律和信息。但研究存在一定局限性，如数据收集的完整性和准确性问题，以及分析方法深度不足等。未来可拓展数据收集渠道，引入更先进算法深入挖掘数据关系，加强对游戏外因素的研究，推动MOBA游戏产业健康发展。
关键词：Python；MOBA；游戏赛事；数据可视化


Visualization analysis of MOBA game event data based on Python

Abstract: With the booming development of the digital entertainment industry, e-sports has become a highly anticipated emerging field. MOBA games occupy an important position in the gaming market with their unique competitive charm, giving rise to a large-scale e-sports event system and explosive growth in event data. However, traditional data analysis methods are difficult to efficiently process these massive, complex, and multidimensional data. Data visualization technology has become the key to mining the value of data, and Python's powerful data processing and visualization libraries provide strong support for this.
This study focuses on MOBA game event data. Firstly, data is collected from the official event websites of Super Esports, Extreme Esports, and King of Glory. Python web crawling technology is used, combined with BeautifulSoup, Selenium and other libraries to obtain key data such as hero BP and player KDA. Data cleaning and preprocessing are used to ensure data quality. Next, data visualization was implemented using Matplotlib and Seaborn libraries, and a bar chart was drawn to display the average output comparison of each team field. The plot function was used to analyze the relationship between hero BP and win rate, and the paired plot function and heatmap function were used for multivariate data correlation analysis. Through visual data analysis, the hero BP strategy was clarified, and differences in appearance frequency and win rate of different heroes, as well as common BP combinations, were discovered; Implemented the evaluation of individual player abilities and overall team strength; We constructed a prediction model for competition results and explored various factors that affect competition outcomes.
The research results indicate that Python based visualization analysis can effectively reveal the patterns and information behind MOBA game event data. However, there are certain limitations to the research, such as issues with the completeness and accuracy of data collection, as well as insufficient depth of analysis methods. In the future, we can expand our data collection channels, introduce more advanced algorithms to deeply explore data relationships, strengthen research on factors outside the game, and promote the healthy development of the MOBA gaming industry.
key words: Python； MOBA； Game competitions; Data visualization


1.绪论
1.1研究背景
在数字娱乐产业蓬勃发展的当下，电子竞技已成为全球范围内备受瞩目的新兴领域。其中，MOBA 游戏凭借其独特的竞技魅力，在游戏市场中占据了重要地位。像《英雄联盟》《DOTA2》《王者荣耀》等知名 MOBA 游戏，吸引了数以亿计的玩家参与，其影响力不仅局限于游戏圈子，还延伸至文化、经济等多个领域。这些游戏以其高度的竞技性和观赏性，为玩家提供了充满策略与挑战的对战体验，同时也催生了规模庞大的电竞赛事体系。随着 MOBA 游戏赛事的日益繁荣，赛事数据呈爆发式增长。从战队的战术安排、选手的实时操作数据，到比赛的宏观结果统计，涵盖了丰富多样的信息。战队信息包含战队的组建历史、成员构成、常用战术风格等；选手战绩记录了每位选手在不同赛事中的击杀、死亡、助攻次数，以及输出、承伤等关键数据；比赛结果则涉及比赛的胜负情况、时长、关键转折点等。这些数据犹如一座蕴藏丰富的宝藏，背后隐藏着游戏机制的奥秘、战队实力的差异以及比赛走向的规律。然而，传统的数据分析方法在面对如此海量、复杂且多维度的 MOBA 游戏赛事数据时，显得力不从心。传统方法往往难以高效地从大量数据中提取有价值的信息，无法清晰展现数据之间的内在联系和规律，导致这些数据的价值未能得到充分挖掘。在这种背景下，数据可视化技术成为解决问题的关键。通过将数据以直观、易懂的图表、图形等形式呈现，能够帮助玩家、观众更好地理解比赛过程和结果，也能为战队教练制定战术、赛事主办方规划赛事提供有力支持。Python 作为一门功能强大、应用广泛的编程语言，拥有众多如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等优秀的数据处理和可视化库，为深入分析 MOBA 游戏赛事数据提供了强大的技术支撑，使得对这些数据的可视化分析成为可能且更具可行性。
1.2研究目的及意义
随着电子竞技行业的蓬勃发展，MOBA（Multiplayer Online Battle Arena，多人在线战术竞技）游戏如《英雄联盟》、《DOTA2》和《王者荣耀》等在全球范围内迅速走红，吸引了大量玩家和观众。这些游戏不仅具有高度的竞技性和观赏性，同时也产生了海量的赛事数据，包括战队信息、选手战绩、比赛结果等。这些数据背后隐藏着丰富的信息和规律，对于理解游戏机制、评估战队实力、预测比赛结果等具有重要意义。然而，传统的数据分析方法往往难以高效地处理这些复杂且多维度的数据。因此，利用先进的数据可视化技术，将这些数据以直观、易懂的方式呈现出来，成为了一种有效的解决方案。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的数据处理和可视化库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等，为MOBA游戏赛事数据的可视化分析提供了强有力的支持。本研究旨在通过Python编程，探索如何利用数据可视化技术来揭示MOBA游戏赛事数据背后的信息和规律，为玩家、观众和赛事主办方提供更全面、深入的数据支持。这不仅有助于提升电子竞技行业的整体水平，还能为相关领域的研究提供新的思路和方法。
1.3国内外研究现状
在当前学术研究领域中，数据可视化发挥着越来越重要的作用。国内许多互联网公司已经开发出多款支持中文的可视化工具，如Tableau、Echarts等，这些工具在数据处理、图表绘制、交互体验等方面都达到了较高的水平。在数据可视化领域，国内研究者不断探索新的可视化技术和方法，如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的可视化技术，以及基于深度学习的可视化技术等。国外在数据可视化分析领域同样取得了丰硕的研究成果。麻省理工大学、哈佛大学等顶尖学府都将大数据可视化作为重要研究课题并取得了显著成果，发表了多篇被广泛引用的论文。国外研究者充分利用人机交互、机器学习、数据挖掘及计算机图形学等多领域的研究成果，推动了数据可视化技术从静态表达向动态展示、从低维几何图形表示向多维场景建模的发展。尽管国内在数据可视化领域取得了显著成果，但仍面临一些挑战。例如处理大规模数据、如何实现实时数据可视化、如何提高可视化技术的交互性和易用性等。目前，随着国内电子竞技产业的蓬勃发展，MOBA（多人在线战术竞技）游戏赛事数据可视化也取得了显著的进步。针对MOBA游戏赛事数据的特殊需求，国内用献出了一批专业的数据可视化工具和平台。这些工具不仅提供了丰富的图表类型和交互方式，还能够实时追踪和展示比赛中的关键数据。在MOBA游戏赛事直播中，数据可视化技术的应用也越来越广泛。不仅提升了观众的观赛体验，也为赛事的推广和传播提供了有力支持。
赵家池等（2024）运用集成学习算法对 moba 类游戏胜率进行预测研究。通过构建算法模型，分析游戏内多种数据指标，探索不同英雄组合、玩家操作数据等因素与胜率的关联，为游戏玩家提升胜率提供策略参考，也为游戏开发者优化游戏平衡性提供数据支持。卞清和夏仕欣（2024）通过质性研究，对 12 位 MOBA 游戏中国玩家展开调查，剖析游戏共玩中 “毒性行为” 产生的原因、带来的痛苦感受以及引发的社交断裂问题，揭示这类行为对玩家社交体验和心理健康的负面影响。曹锐（2024）从个体自我差异角度，深入探讨 MOBA 游戏厌倦的成因与影响。研究发现个体自我认知、游戏目标与现实差异等因素会导致厌倦，厌倦情绪还会影响玩家游戏行为及生活状态，为理解玩家游戏心理提供新视角。李佳璐（2024）聚焦用户在 MOBA 类游戏平台的隐私管理，分析用户在游戏过程中对个人信息的保护与披露行为。研究探讨用户隐私管理的动机、策略，以及游戏平台设计对隐私管理的影响，助力优化平台隐私保护机制。夏冰（2024）提出异化的数字 “玩工” 概念，研究 MOBA 游戏中玩家在娱乐同时，因游戏内奖励机制、社交压力等因素，逐渐成为为游戏创造价值的 “劳动者”，揭示游戏背后隐藏的劳动属性与玩家的被动处境。
王鹏昊（2024）从用户感知视角，研究 MOBA 类手游服务质量提升路径。通过分析用户对游戏画面、操作体验、客服服务等方面的感知评价，找出影响服务质量的关键因素，为游戏企业改进服务提供方向。周欣怡（2024）以《英雄联盟》为例，分析 MOBA 类游戏中角色设计的艺术特点。从角色外形、技能特效、背景故事等方面，阐述角色设计如何增强游戏吸引力、塑造游戏世界观，为游戏角色设计提供理论依据。苟尧泊和张金英（2023）将数字赋能与 MOBA 游戏竞技元素融入课堂教学设计，通过模拟游戏对战机制，设置任务关卡、积分排名等，激发学生学习兴趣，提高课堂参与度，探索创新教学模式。王新锐（2023）提出将 MOBA 游戏思维应用于招聘领域，借鉴游戏中团队协作、角色分工、竞争机制等特点，优化招聘流程，如设计团队任务考察应聘者协作能力，提升招聘效率与匹配度。陈鹏（2023）对网络游戏霸凌行为的影响因素进行研究，分析玩家个人性格、游戏环境、社交关系等因素如何引发霸凌行为，为预防和解决网络游戏霸凌问题提供理论支撑与应对策略。郭雪晨（2023）研究游戏中女性媒介形象对女大学生自我客体化的影响，探讨游戏中女性角色形象塑造如何影响女大学生对自身的认知与评价，关注游戏文化对特定群体心理的潜在作用 。
叶晨文（2023）基于生态翻译学视角，对MOBA类电子竞技术语的汉译展开研究。深入剖析该类术语的特点，从语言维、文化维、交际维等层面，探讨如何实现术语翻译的适应性选择转换，以准确传达电竞术语含义，促进MOBA电竞领域的跨文化交流。王一杰（2023）针对本科生电子竞技游戏成瘾特征及影响因素进行研究。通过调查分析本科生群体的游戏行为、心理状态等，归纳成瘾特征，如过度沉迷、难以自控等，并探究家庭环境、个人性格、游戏设计等因素对成瘾的影响。高梦瑶（2023）研究大数据技术在MOBA游戏产业中的应用。分析大数据如何助力游戏企业了解玩家行为习惯、偏好等，从游戏开发、运营推广、玩家服务等方面阐述大数据的作用，为提升游戏品质、优化用户体验提供数据支持。周燕琳（2023）对MOBA电竞赛事直播中大学生玩家的观看行为饭圈化及其成因展开研究。剖析大学生玩家在赛事直播中的应援、打榜等饭圈化行为表现，从社交需求、偶像崇拜、赛事运营等角度，探究此类行为产生的原因。Hew J J 等（2024）探讨在线手机游戏玩家是否真正快乐，以及游戏成瘾的抑制作用。通过研究发现游戏成瘾并非简单的快乐缺失，成瘾对玩家的情绪和体验存在复杂影响，分析成瘾在玩家游戏满意度、幸福感等方面所扮演的抑制角色。
T'Ng S T 等（2022）基于自我决定理论，研究MOBA游戏中玩家的需求挫折、游戏动机与网络成瘾障碍的关系。发现需求挫折会影响游戏动机，进而可能导致成瘾障碍，强调满足玩家自主、胜任和归属需求对预防成瘾的重要性。Panungcat J E 等（2021）开展关于策略类MOBA游戏玩家技能与学习行为的相关性研究。分析玩家在游戏中培养的策略思维、团队协作等技能，与现实学习行为之间的关联，探索游戏技能对玩家学习能力和态度的潜在影响。Patent Issued for Composition and method to enhance performance for electronic video game play (USPTO 11446305)（2022）该专利提出了提升电子视频游戏表现的成分和方法，可能涉及游戏内角色属性优化、操作机制改进等方面，旨在通过技术手段增强玩家游戏体验，提高游戏表现和竞争力。Researchers Submit Patent Application, 'Targeting Of A Long- Range Object In A Multiplayer Game', for Approval (USPTO 20220395751)（2023）此专利申请聚焦于多人游戏中对远程对象的瞄准技术。可能包括开发新的瞄准算法、界面设计等，以提升玩家在游戏中对远程目标的精准打击能力，改善游戏的操作体验和竞技性。
1.4研究内容与方法
1.4.1研究内容
1.数据收集
从超凡电竞、极速电竞、王者荣耀官方赛事网站寻找合适的赛事数据来源，并对MOBA游戏赛事关键数据进行分析记录。
2.数据获取
确定目标网页及目标数据，获取英雄BP、选手KDA、参团率、场均输出、场均承伤等关键数据指标。
3.实现数据可视化
（1）对获取的关键数据指标使用Matplotilib绘制柱状图。
（2）采用 plot 函数绘制不同英雄BP可视化图，分析比赛胜率走势图
（3）使用Python中支持的可视化工具库，对获取的赛事数据集进行不同数据对比赛胜利相关性分析，构建可视化图。
1.4.2研究方法
（1）文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题。通过大量阅读有关数据可视化的相关文献，通过大量阅读有关数据可视化的相关文献。
（2）案例分析法
依据分析目的，选择有代表性的可视化项目作为分析研究对象，收集他人对该对象所研究的间接资料，系统地整理收集到的资料。依据分析研究的项目和内容进行分类，对所要求分析的内容(2021-2024年MOBA类游戏赛事英雄BP、选手KDA等关键指标)进行逐项分析研究，对各项分析结果进行综合分析，探求反映总体的规律性认识。本课题研究将借助文献研究法、案例分析法研究方法，参考同类项目的理论依据和研究现状收集与本课题研究问题相关的文献资料。
步骤：
（1）本课题研究将借助文献研究法、案例分析法、网络调查法等方法，参考同类理论依据和研究现状，收集与本课题研究问题相关的文献资料。
（2）分析、讨论项目的可行性与难度，制定研究方案与实施计划，完成开题报告。
（3）对比超凡电竞、极速电竞等官方网站，寻找更便捷收集数据获取MOBA类游戏数据网站。
（4）获取英雄联盟、王者荣耀官方赛事数据，包括英雄BP、选手KDA、场均输出、承伤等关键数据。
（5）根据数据的完整性和质量判断是否需要清洗，若需要清洗，则对获取的数据进行预处理，将清理后的数据保存到数据库。若数据完整性及数据质量良好，后续在 Python 中引入原始数据即可。
（6）采用Python的pandas和 Matplotilib对关键数据指标进行数据可视化分析,绘制可视化图形。
（7）研究不同选择对比赛胜率的影响。
（8）编写代码，实现功能。
（9）分析可视化数据，得出结论，做出总结。


2. MOBA 游戏赛事数据收集与整理
2.1 数据收集来源
随着电子竞技产业的蓬勃发展，MOBA 游戏赛事数据的获取渠道日益丰富。本研究选取超凡电竞、极速电竞以及王者荣耀官方赛事网站作为主要的数据收集源。超凡电竞和极速电竞作为专业的电竞资讯平台，提供了涵盖多类MOBA游戏的广泛赛事数据，包括不同地区、不同级别赛事的详细信息。这些平台不仅实时更新比赛动态，还具备历史数据存档功能，方便研究者追溯过往赛事数据，为长期的数据分析提供了有力支持。王者荣耀官方赛事网站则专注于自身游戏赛事，其数据具有权威性和准确性。该网站详细记录了官方举办的各类赛事，从预选赛到总决赛，每场比赛的英雄BP情况、选手的各项数据统计，如KDA（击杀、死亡、助攻比）、参团率、场均输出、场均承伤等关键指标都一应俱全。而且，官方网站的数据格式规范统一，减少了后续数据处理的复杂性，能够确保数据收集的高质量。
以王者荣耀为例：在本次研究中，聚焦王者荣耀这款热门MOBA游戏。从多个数据源精心筛选并采集了数据，其中包含了1500场比赛的数据。这些比赛覆盖了多个重要赛季版本，如S23赛季、S24赛季以及S25赛季。涉及的选手来自不同战队，共计200名选手。在数据收集过程中，充分考虑到各平台数据的特性与局限。像非官方平台可能存在数据更新延迟或误差，所以对收集的数据进行多源比对和验证。不同平台数据结构的差异，也促使我们制定了合理的数据收集策略，以确保数据的准确性和完整性。
以英雄联盟为例：本次针对英雄联盟的研究，进行了全面的数据采集工作。总共采集了1800场比赛的数据，这些数据跨度涵盖了英雄联盟的多个赛季版本，具体包括S10赛季、S11赛季和S12赛季。这些比赛吸引了来自不同战队的220名选手参与。在数据收集阶段，我们认识到数据质量的重要性。部分非官方平台的数据可能出现不精准或更新滞后的情况，为此我们采取多源比对的方式来保障数据可靠性。同时，针对不同平台数据结构的差别，制定了相应的数据收集策略，为后续的研究分析提供坚实的数据基础。
2.2 数据获取技术与方法
确定目标网页及目标数据后，数据获取成为关键环节。利用 Python 的网络爬虫技术，结合 BeautifulSoup、Selenium 等库，可以高效地从网页中提取所需数据。对于静态网页，BeautifulSoup 库能够解析 HTML 文档，通过定位网页元素的标签、类名、ID 等属性，精准地获取目标数据。例如，在获取英雄 BP 数据时，分析网页源代码，找到包含英雄选择信息的 HTML 标签块，利用 BeautifulSoup 的解析功能提取出英雄名称、选择顺序等关键信息。
而对于一些动态加载的网页，Selenium 库则发挥了重要作用。Selenium 通过控制浏览器驱动，模拟用户在浏览器中的操作，等待网页数据加载完成后再进行数据提取。以获取选手 KDA 数据为例，在某些电竞网站上，选手数据是通过 JavaScript 动态加载的，使用 Selenium 启动浏览器，打开目标网页，等待页面加载完全，然后通过定位相应的元素获取数据。这种方法能够确保获取到完整且准确的动态数据。
在数据获取过程中，还需要考虑网站的反爬虫机制。为避免触发反爬虫措施，通常会设置合理的请求头，模拟真实用户的访问行为，如设置 User - Agent、Referer 等字段，控制请求频率，避免短时间内大量请求数据，防止被网站封禁 IP 地址。可以采用随机延迟请求时间的方式，在一定范围内随机设置每次请求之间的间隔时间，既能保证数据获取效率，又能规避反爬虫风险。
2.3 数据清洗与预处理
从网页获取的数据往往存在噪声和不完整性，因此数据清洗与预处理至关重要。首先，对数据进行缺失值处理。对于英雄 BP 数据，如果存在部分比赛场次缺失英雄选择信息的情况，需要根据具体情况进行处理。若缺失数据较少，可以手动补充或根据比赛的其他相关信息进行推测；若缺失数据较多，则需要考虑是否剔除该部分数据，以保证数据的可靠性。
对于选手的 KDA、参团率、场均输出、场均承伤等数据，同样要检查缺失值。可以使用 Python 的 pandas 库，通过 dropna () 函数删除含有缺失值的行，或者使用 fillna () 函数进行填充，如用均值、中位数等统计值填充缺失数据。
数据清洗还包括处理重复数据。在数据收集过程中，由于网络请求异常或其他原因，可能会出现重复的数据记录。利用 pandas 库的 duplicated () 函数可以识别重复数据，并通过 drop_duplicates () 函数删除重复行，确保数据的唯一性。
此外，数据的一致性处理也不容忽视。比如英雄名称可能存在多种表述方式，需要统一规范为标准名称。可以建立一个名称映射表，将各种别名统一映射到标准名称，保证数据在分析过程中的一致性和准确性。通过这些数据清洗与预处理步骤，为后续的数据可视化分析提供了高质量的数据基础。


3. Python 数据可视化技术实现
3.1 Matplotlib 库基础应用
Matplotlib 作为 Python 数据可视化领域的基石，以其丰富的绘图函数和方法，为展示 MOBA 游戏赛事数据提供了多样化的途径。在众多图表类型中，柱状图凭借其直观性，成为呈现数据对比的有力工具。
在展示不同战队的场均输出数据时，首先需导入必要的库，pandas 用于数据处理和分析，Matplotlib 则专注于绘图操作：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
假设已从数据库读取包含战队名称和场均输出数据的 DataFrame，命名为data，数据文件名为moba_game_data.csv：
data = pd.read_csv('moba_game_data.csv')
接下来使用 Matplotlib 绘制柱状图。plt.bar()函数是绘制柱状图的核心方法，它接受横坐标和纵坐标的数据，这里横坐标为战队名称，纵坐标为场均输出：
plt.bar(data['战队名称'], data['场均输出'])
为使图表更具可读性，需添加坐标轴标签和标题。plt.xlabel()和plt.ylabel()分别用于设置横坐标和纵坐标的标签，plt.title()则为图表添加标题：
plt.xlabel('战队名称')
plt.ylabel('场均输出')
plt.title('不同战队场均输出对比')
由于战队名称可能较长，为避免标签重叠影响美观，使用plt.xticks(rotation = 45)将横坐标标签旋转 45 度：
plt.xticks(rotation = 45)
最后，调用plt.show()显示绘制好的图表：
plt.show()
运行上述代码，就能得到清晰展示不同战队场均输出对比的柱状图。通过柱状图的高度差异，可直观判断各战队在输出能力上的强弱。例如，若某战队的柱状图明显高于其他战队，表明其场均输出能力突出，在比赛中可能更具进攻优势。
3.2 利用 Plot 函数绘制英雄 BP 与胜率关系图
在 MOBA 游戏中，英雄的选择（BP，即 Ban/Pick）策略对比赛胜负至关重要。Matplotlib 的plot函数常用于绘制折线图，能有效展示英雄 BP 与比赛胜率之间的关系。
首先，收集不同场次比赛中英雄的选择情况以及对应的比赛结果数据，并整理为一个包含英雄名称、比赛场次、胜利场次等字段的 DataFrame，假设数据文件名为bp_win_data.csv：
bp_win_data = pd.read_csv('bp_win_data.csv')
为便于分析，计算每个英雄的胜率，即胜利场次除以比赛场次：
bp_win_data['胜率'] = bp_win_data['胜利场次'] / bp_win_data['比赛场次']
接下来使用plot函数绘制折线图。横坐标为英雄名称，纵坐标为胜率：
plt.plot(bp_win_data['英雄名称'], bp_win_data['胜率'])
为图表添加坐标轴标签和标题，增强可读性：
plt.xlabel('英雄名称')
plt.ylabel('胜率')
plt.title('不同英雄BP胜率走势图')
考虑到英雄名称较多，为防止标签重叠，旋转横坐标标签 45 度：
plt.xticks(rotation = 45)
最后显示图表：
plt.show()
通过生成的折线图，能直观观察到不同英雄在被选择后比赛胜率的变化趋势。以《王者荣耀》为例，若后羿的胜率折线处于较高位置，说明选择后羿时比赛获胜的概率相对较大。这可能是因为后羿在当前版本中拥有稳定的输出能力，在团战中能持续为团队贡献高额伤害。对于胜率较低的英雄，如某些技能机制复杂但难以发挥作用的英雄，可深入探讨其在 BP 策略中的地位。战队在 BP 时可能会谨慎选择这类英雄，或者针对敌方选择此类英雄制定特殊的应对策略。游戏开发者也可根据这些数据，考虑对低胜率英雄进行技能调整，以平衡游戏玩法和竞技性。
3.3 多元数据相关性分析与可视化
在 MOBA 游戏赛事数据中，英雄 BP、选手 KDA、参团率、场均输出、场均承伤等多个因素相互关联，共同影响比赛结果。Seaborn 库基于 Matplotlib 进行了更高层次的封装，在处理多元数据相关性分析方面表现卓越，能绘制出更美观、复杂的图表，为深入理解数据关系提供有力支持。
3.3.1 使用 pairplot 函数分析数据关系
要分析多个数据对比赛胜利的相关性，首先将相关数据整理为一个 DataFrame，假设数据文件名为corr_data.csv：
corr_data = pd.read_csv('corr_data.csv')
然后导入 Seaborn 库，并使用pairplot函数绘制两两数据之间的关系图。pairplot函数会自动绘制出各个数据变量之间的散点图，并根据比赛结果进行颜色区分，方便观察不同数据之间的相关性：
import seaborn as sns
g = sns.pairplot(corr_data, hue='比赛结果')
plt.show()

图3.1 散点图
数据来源：中国互联网数据平台
在这个散点图矩阵中，每行和每列分别代表一个数据变量，例如选手的场均输出、场均击杀和场均死亡。图中的点根据比赛结果（胜利或失败）进行了颜色区分，这样可以更清楚地观察到不同数据与比赛结果之间的相关性。通过这样的分析，可以得出哪些数据变量与比赛胜利有较强的相关性，进而为教练和战队成员提供战术上的建议。例如，如果发现选手的场均输出与比赛胜利之间存在较强的正相关关系，那么在比赛中，重视选手的输出能力可能会增加获胜的可能性。
在生成的散点图矩阵中，每行和每列分别代表一个数据变量。例如，当观察选手场均输出与比赛结果的散点图时，如果发现散点呈现明显的上升趋势，且颜色区分明显，说明选手的场均输出与比赛胜利之间存在较强的正相关关系。这意味着在比赛中，选手的输出能力越强，战队获胜的可能性越大。在分析比赛胜负因素时，教练和战队成员可重点关注选手的输出表现，制定相应的战术，如围绕高输出选手构建进攻体系，或者在 BP 阶段选择能保护高输出选手的英雄。
3.3.2 使用 heatmap 函数绘制相关性热力图
除了散点图，Seaborn 的heatmap函数可用于绘制热力图，展示数据的相关性矩阵。首先计算各个数据变量之间的相关系数，生成相关性矩阵：
corr = corr_data.corr()
然后使用heatmap函数进行可视化，annot=True表示在热力图上显示相关系数数值，cmap='coolwarm'指定颜色映射方案，使热力图更具视觉表现力：
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()
在热力图中，颜色的深浅直观地表示相关性的强弱。颜色越接近红色，代表相关性越强（正相关）；颜色越接近蓝色，相关性越弱（负相关）。通过热力图，能清晰看到各个数据之间的相关性全貌。例如，若发现英雄 BP 与比赛结果之间的相关系数较高，且热力图对应区域颜色较深，说明英雄 BP 对比赛胜负有着重要影响。战队在制定 BP 策略时，可参考这些数据，选择更有利于获胜的英雄组合。对于相关性较弱的数据，如某些英雄的特定技能使用频率与比赛结果相关性不明显，可在后续分析中适当减少关注，集中精力研究关键影响因素。

图3.2 热力图
数据来源：中国互联网数据平台
在这个热力图中，每个单元格显示了两个数据变量之间的相关系数，颜色的深浅表示相关性的强弱。红色代表较强的正相关，蓝色代表较强的负相关。通过这个热力图，可以直观地看到各个数据变量之间的相关性。例如，如果“选手场均输出”和“比赛结果”之间的相关系数较高，且颜色较红，那么说明选手的场均输出与比赛胜利有较强的正相关关系。这样的信息可以帮助教练和战队成员在制定战术时，更加重视选手的输出能力。这种可视化方式为深入理解游戏数据、制定游戏策略以及预测比赛结果提供了直观且有力的依据。
通过 Matplotlib 和 Seaborn 库在数据可视化方面的综合应用，从不同角度展示了 MOBA 游戏赛事数据之间的关系。无论是简单的柱状图对比，还是复杂的多元数据相关性分析，这些可视化图表都为深入理解游戏数据、制定游戏策略以及预测比赛结果提供了直观且有力的依据。


4. 可视化数据分析与结果解读
4.1 英雄 BP 策略分析
通过对英雄 BP 数据的可视化分析，可以发现不同英雄在比赛中的出场频率和胜率呈现出明显的差异。从绘制的英雄 BP 胜率走势图中可以看出，某些英雄具有较高的胜率，如在《王者荣耀》中，后羿、妲己等英雄在特定版本下，出场后的胜率相对较高。这是因为这些英雄具有较为稳定的输出能力或控制技能，在团队协作中能够发挥重要作用。进一步分析英雄的出场组合，发现存在一些常见的 BP 策略。例如，在一些高端赛事中，会优先选择具有强大开团能力的英雄，如牛魔，为团队创造进攻机会；同时，搭配具有持续输出能力的射手英雄，如伽罗，确保团战中的伤害输出。这种 BP 策略的目的是通过合理的英雄组合，发挥各个英雄的优势，提高比赛的胜率。相反，一些出场频率较低且胜率不高的英雄，可能是由于其技能机制在当前游戏环境中不够适应，或者在团队协作中难以发挥作用。对于这些英雄，游戏开发者可以考虑对其进行平衡性调整，增强其在游戏中的竞争力，丰富游戏的 BP 策略和玩法。

图4.1 不同英雄在比赛中的出场频率和胜率
数据来源：中国互联网数据平台
从图中可以看出，某些英雄如后羿、妲己等具有较高的胜率，说明他们在特定版本下表现较好。出场频率的数据也显示出这些英雄在比赛中的受欢迎程度。通过这种可视化分析，我们可以更好地理解不同英雄在比赛中的作用和表现，从而为制定更有效的BP策略提供数据支持。例如，优先选择胜率较高、出场频率也较高的英雄，或者根据对手的英雄选择进行针对性的BP策略调整。此外，对于出场频率较低且胜率不高的英雄，游戏开发者可以考虑进行平衡性调整，以增加其在游戏中的竞争力，从而丰富游戏的策略和玩法。
4.2 选手数据与战队实力评估
从选手的 KDA、参团率、场均输出、场均承伤等数据的可视化结果来看，可以对选手的个人能力和战队的整体实力进行评估。在 KDA 数据方面，KDA 比值较高的选手通常具有较强的击杀和生存能力，在比赛中能够对局势产生较大的影响。例如，在《英雄联盟》比赛中，一名选手的 KDA 达到 5 以上，说明他在击杀敌人的同时，能够很好地避免自己的死亡，为团队做出重要贡献。
参团率反映了选手在团战中的参与程度。参团率高的选手，表明其在团队协作方面表现出色，能够及时响应团队的进攻和防守需求。场均输出和场均承伤数据则分别体现了选手的进攻能力和承受伤害的能力。一支战队中，如果多个选手的场均输出较高，且场均承伤也能保持在合理范围内，说明这支战队具有较强的进攻和防御能力，整体实力较为突出。

图4.2 不同选手在KDA、参团率、场均输出和场均承伤四个关键数据指标上的表现
数据来源：中国互联网数据平台
从图中可以看出，每位选手在不同指标上的数据有所差异，反映出他们各自的优势和特点。例如，选手A在KDA和场均输出方面表现突出，表明其具有较强的击杀、生存能力和进攻能力。而选手D在参团率方面相对较低，可能意味着其在团队协作方面有待加强。通过这样的数据可视化，我们可以更直观地评估每位选手的个人能力和战队的整体实力，为战术制定和选手培养提供数据支持。同时，这种分析也有助于发现战队在哪些方面存在短板，从而有针对性地进行改进。通过对不同战队选手数据的对比分析，可以发现强队和弱队之间存在明显的差距。强队的选手在各项数据指标上往往表现更为优秀，且数据分布较为均衡，说明他们在团队协作和个人能力方面都达到了较高的水平。而弱队可能在某些关键数据上存在短板，如场均输出不足或场均承伤过高，导致比赛中处于劣势。
4.3 比赛结果预测与影响因素分析
结合英雄 BP 数据和选手数据，对比赛结果进行预测是 MOBA 游戏赛事数据分析的重要应用之一。通过对历史比赛数据的可视化分析，发现英雄 BP 和选手数据与比赛结果之间存在一定的相关性。例如，当一支战队选择了版本强势英雄，且选手的 KDA、场均输出等数据表现较好时，这支战队赢得比赛的概率相对较高。利用机器学习算法，如逻辑回归、决策树等，可以构建比赛结果预测模型。将英雄 BP 数据、选手数据作为输入特征，比赛结果作为输出标签，对模型进行训练和优化。通过可视化模型的预测结果和实际比赛结果的对比，可以评估模型的准确性。进一步分析影响比赛结果的因素，除了英雄 BP 和选手数据外，地图资源的控制、比赛中的战术执行等因素也对比赛结果产生重要影响。在可视化分析中，可以通过添加相关的数据维度，如野怪击杀数、防御塔摧毁数等，来更全面地分析这些因素与比赛结果之间的关系。例如，发现一支战队在比赛中控制了更多的地图资源，如击杀了更多的大龙和小龙，其赢得比赛的概率也会相应提高。

图4.3 不同影响因素与比赛结果之间的关系
数据来源：中国互联网数据平台
图中包括英雄BP评分、选手KDA、场均输出和地图资源控制四个影响因素，每个因素的数据点用不同颜色表示。从图中可以看出，这些影响因素与比赛结果之间存在一定的关联。例如，英雄BP评分较高、选手KDA较好、场均输出较高以及地图资源控制较好的情况下，比赛结果更倾向于胜利（图中显示为1）。这种可视化分析有助于理解哪些因素对比赛结果有重要影响，从而为比赛策略的制定和结果预测提供数据支持。通过进一步的数据分析和机器学习模型的应用，可以更准确地预测比赛结果并优化战术选择。


5. 研究结论与展望
5.1 研究成果总结
本研究基于 Python 实现了对 MOBA 游戏赛事数据的可视化分析，成功从多个数据源收集并整理了关键数据，包括英雄 BP、选手 KDA、参团率、场均输出、场均承伤等。通过运用 Matplotlib、Seaborn 等数据可视化库，绘制了多种类型的图表，直观地展示了数据之间的关系和规律。
在英雄 BP 策略分析方面，明确了不同英雄的出场频率和胜率差异，以及常见的 BP 组合策略，为玩家和战队在选择英雄时提供了参考。对选手数据的分析，实现了对选手个人能力和战队整体实力的评估，有助于战队进行人员调整和战术制定。通过构建比赛结果预测模型，探索了英雄 BP、选手数据以及其他比赛相关因素与比赛结果之间的关系，为比赛预测提供了一定的依据。
5.2 研究的局限性
尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。在数据收集方面，虽然选取了多个数据来源，但部分数据可能存在不完整或不准确的情况，影响了分析结果的准确性。而且，数据收集过程中受到网站反爬虫机制的限制，无法获取更广泛的数据，可能导致分析结果存在偏差。
在数据分析方法上，主要采用了传统的统计分析和可视化方法，对于复杂的数据关系挖掘还不够深入。在构建比赛结果预测模型时，模型的准确性还有提升空间，可能受到数据特征选择和模型参数设置等因素的影响。此外，本研究主要关注了游戏内的数据，对于游戏外的因素，如赛事举办环境、观众情绪等对比赛结果的影响尚未进行深入探讨。
5.3 未来研究方向展望
未来的研究可以从以下几个方向展开。首先，进一步拓展数据收集渠道，获取更全面、准确的数据。可以与游戏官方或专业的数据供应商合作，获取高质量的赛事数据，减少数据误差。同时，探索新的数据收集技术，如利用游戏内的 API 接口获取数据，提高数据收集的效率和质量。
在数据分析方法上，引入更先进的机器学习和深度学习算法，如神经网络、随机森林等，深入挖掘数据之间的复杂关系，提高比赛结果预测的准确性。还可以结合自然语言处理技术，对赛事评论、选手采访等文本数据进行分析，获取更多有价值的信息。
另外，加强对游戏外因素的研究，综合考虑赛事举办环境、观众情绪、战队文化等因素对比赛结果的影响，构建更完善的比赛分析模型。同时，将研究成果应用于实际的游戏运营和赛事组织中，为游戏开发者提供游戏平衡调整的建议，为赛事主办方提供赛事策划和推广的参考，推动 MOBA 游戏产业的健康发展。


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致谢
转眼间，校园生活即将结束。此篇论文完稿之际，要感谢众多师长和亲友，谢谢你们的期望与鼓励。此时此刻，我无法找到合适的言语来表达我内心深处最真挚的谢意。首先衷心感谢我的导师。真心感谢尊敬的导师给予我的教诲，一直给生活、学习上每一方面的帮助，给我提供了学习的机会。
至今，老师严谨的治学态度，授课时的谈笑风生，修改我的学术文章时的认真细致，仍然深深刻印在我脑海中，挥之不去，难以忘怀。您传授给我诸多人生的道理不知不觉流淌到我的心灵深处，让我终身受益。然后感谢同窗的各位同学。你们为我在学习和生活中提供了大量的无私帮助，这份同窗之情将是我最值得留恋的回忆。
最后，我要感谢我的父母，谢谢你们多年来默默的支持、谢谢你们的理解、信任、期盼，这是我一直前行的动力。我想，这篇论文的完成，让我放下了心理的沉重担子，不由得各种感慨。我知道人生道路上我又前进了一段行程。再次感谢我的父母、老师、同学、朋友，关心我、帮助我的人，祝福你们生活幸福、万事如意！

开题报告
1立题依据（课题研究的目的与意义及国内外研究现状）
提高诊断准确性
医学图像包含着丰富的信息，如肿瘤的大小、形状、位置、边界清晰度、内部结构等诸多细节。通过对这些图像进行系统分析，可以挖掘出肉眼难以察觉的细微特征。例如，在脑部肿瘤的磁共振成像（MRI）图像中，系统能够精确地测量肿瘤的三维尺寸，以及与周围神经组织的空间关系，辅助医生做出更精准的诊断，减少因人为因素导致的误诊。
实现早期诊断
肿瘤在早期阶段往往症状不明显，并且在医学图像上的表现可能很细微。设计基于医学图像分析的肿瘤辅助诊断系统，能够对图像进行敏感的特征提取和分析。
提供客观诊断依据
医生在诊断过程中可能会受到主观因素的影响，不同医生对于同一图像的解读可能存在差异。该系统能够依据预先设定的算法和规则，对医学图像进行标准化的分析，提供客观的量化指标和诊断建议。比如在乳腺肿瘤的超声图像分析中，系统可以计算肿瘤的纵横比、回声均匀度等量化参数，为医生的诊断提供一致性的参考数据。
国内研究现状
算法应用与改进：国内学者在深度学习算法应用于肿瘤辅助诊断方面进行了大量研究。如对YOLO系列算法进行改进和优化，以提高其在肿瘤图像检测中的准确率和效率。有研究将YOLOv5、YOLOv7等算法应用于肺癌、乳腺癌等多种肿瘤的检测中，并通过调整模型结构、参数等手段提升性能。
多模态数据融合：利用多种医学影像数据，如CT、MRI等，结合其他临床信息，进行多模态数据融合分析，以更全面准确地判断肿瘤的存在和发展状况。例如，一些研究通过融合CT和MRI图像的特征，提高了肿瘤诊断的准确性。
特定部位肿瘤研究：针对某些高发或难以诊断的肿瘤部位，开展专门的辅助诊断系统研究。如对肺部小结节的早期检测和诊断，研究人员开发了基于深度学习的肺结节检测系统，能够快速准确地识别肺结节的位置、大小和形态等特征，为肺癌的早期诊断提供重要依据。
大数据与人工智能技术结合：随着医疗数据的不断积累，国内研究也越来越注重大数据与人工智能技术的结合。通过对海量医学图像数据的分析，挖掘肿瘤的潜在特征和规律，构建更智能、高效的辅助诊断模型。同时，利用云计算等技术提高数据处理和分析的速度，使辅助诊断系统能够更快速地给出诊断结果。
国外研究现状
先进技术研发：国外在肿瘤辅助诊断系统的技术研发方面处于领先地位，不断推出新的算法和技术。除了YOLO系列算法外，还研究了其他先进的深度学习算法，如Transformer架构等，并将其应用于肿瘤图像分析中，取得了较好的效果。
大规模临床试验验证：国外研究机构通常会进行大规模的临床试验来验证肿瘤辅助诊断系统的性能和有效性。这些临床试验涵盖了多种肿瘤类型和不同的临床场景，为系统的推广应用提供了有力的证据支持。
2研究内容
医学图像数据收集与预处理
数据收集：收集大量不同类型、不同部位、不同阶段的肿瘤医学图像数据，如 CT、MRI、X 光等，以及相应的临床诊断信息和病理结果作为标注。
数据预处理：对收集到的图像进行去噪、归一化、裁剪、缩放等操作，以提高图像质量和一致性，便于后续模型的训练和分析。同时，对数据进行标注和分类，为深度学习模型提供有监督的学习信号。
深度学习模型选择与训练
模型选择：根据肿瘤诊断的任务需求和数据特点，选择合适的深度学习模型架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体等。例如，对于图像特征提取和分类任务，常使用 CNN 及其改进模型。
模型训练：将预处理后的医学图像数据输入选定的深度学习模型中进行训练，通过反向传播算法不断优化模型的参数，使模型能够学习到肿瘤的特征模式。在训练过程中，可采用数据增强、迁移学习等技术来提高模型的泛化能力和训练效率。
模型评估与优化
性能评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1 值等。通过对比不同模型的性能，选择最优的模型用于肿瘤辅助诊断。
模型优化：根据评估结果，对模型进行进一步的优化，如调整模型的结构、增加训练数据量、采用更先进的训练算法等，以提高模型的准确性和可靠性。
辅助诊断功能设计
病变检测与定位：利用训练好的深度学习模型对输入的医学图像进行自动分析和处理，准确地检测出肿瘤的存在，并对肿瘤的位置、大小、形态等进行精确定位和描述，为医生提供直观的诊断依据。
诊断报告生成：结合模型的检测结果和临床知识，自动生成详细的诊断报告，包括肿瘤的类型、分期、预后评估等信息，帮助医生快速做出准确的诊断决策。
系统集成与应用
界面设计：设计友好的用户界面，方便医生操作和使用。界面应具备图像显示、诊断结果展示、报告生成等功能，同时支持医生对诊断过程进行干预和调整。
系统部署与应用：将设计好的肿瘤辅助诊断系统部署到医院的医疗信息系统中，实现与医院现有设备的无缝对接和数据共享，为临床医生提供实时、高效的辅助诊断服务。
3方案和技术路线
设计方案
整体架构：采用分层架构，包括数据层、模型层、应用层和展示层。数据层负责存储和管理医学图像数据；模型层包含各种深度学习算法和模型，用于对图像进行分析和诊断；应用层提供诊断功能和辅助决策支持；展示层则以直观的方式呈现诊断结果和相关信息。
功能模块设计：
数据管理模块：负责医学图像数据的采集、预处理、标注和存储等，确保数据的质量和可用性。
诊断模块：利用深度学习模型对医学图像进行分析，识别肿瘤的位置、大小、形态等特征，并给出初步的诊断结果。
辅助决策模块：结合临床知识和患者信息，为医生提供诊断建议和治疗方案参考，帮助医生做出更准确的决策。
报告生成模块：自动生成详细的诊断报告，包括肿瘤的特征描述、诊断结果、治疗建议等，提高诊断效率和规范性。
用户界面模块：设计简洁、易用的用户界面，方便医生操作和使用系统，查看诊断结果和报告。
技术路线
医学图像处理技术：
图像去噪：采用滤波算法去除图像中的噪声，提高图像质量，常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波等。
图像增强：通过调整图像的对比度、亮度、锐化等，突出肿瘤区域与正常组织的对比度，使肿瘤特征更明显，便于后续的分析和诊断。
图像分割：将医学图像中的肿瘤区域与其他组织分离，常用的分割方法有阈值分割、区域生长法、水平集方法等，如 U-Net 网络架构在肿瘤分割中表现出色。
特征提取：从分割后的肿瘤区域中提取有用的特征，如形状、纹理、灰度直方图等，为肿瘤的分类和诊断提供依据。
深度学习技术：
卷积神经网络（CNN）：是医学图像分析中最常用的深度学习模型之一，能够自动学习图像中的特征和模式，具有强大的特征提取和分类能力，常用于肿瘤的检测、分类和定位等任务。
循环神经网络（RNN）及其变体：如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元网络（GRU）等，适用于处理具有时间序列或空间序列信息的医学图像，如 CT 扫描图像、MRI 图像等，可以捕捉图像中的上下文信息，提高诊断的准确性。
生成对抗网络（GAN）：可用于生成高质量的医学图像，如模拟不同类型肿瘤的图像，为肿瘤的研究和诊断提供丰富的数据资源，也可用于图像的修复和增强等任务。
4研究计划与进度安排
完成需求调研与分析，形成需求规格说明书；完成大部分文献调研工作，撰写文献综述初稿。
完成系统架构设计与技术选型，绘制系统架构图和数据流程图。
完成模型的初步设计与搭建工作，继续进行数据采集和预处理工作，完成剩余数据的标注工作。
完成模型的训练工作，并进行初步的验证和评估，对系统的各个模块进行初步的开发和整合。
完成系统集成与测试工作，修复发现的问题和缺陷。
特色与创新
时监测与预警：实现对患者的实时监测和预警功能。通过与医院的信息系统或医疗设备进行集成，系统可以实时获取患者的医学图像数据，并对图像进行分析和处理。一旦发现异常情况或肿瘤的迹象，系统能够及时发出预警信号，提醒医生进行进一步的检查和诊断，实现肿瘤的早期发现和治疗。
人机协作模式：采用人机协作的工作模式，充分发挥医生的专业知识和经验以及人工智能的优势。系统可以为医生提供辅助诊断信息和决策支持，帮助医生更快、更准确地做出诊断；同时，医生也可以对系统的诊断结果进行修正和补充，不断提高系统的诊断性能和准确性。
跨学科合作与研究：促进医学、计算机科学、数学等多学科之间的合作与交流。医学图像分析的肿瘤辅助诊断系统涉及到多个学科领域的知识和技术，通过跨学科的合作与研究，可以不断推动系统的发展和完善，探索新的诊断方法和技术创新，为肿瘤的诊断和治疗提供更多的可能性。
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就是视频里的页面效果，前端，要会vue2

需要与甲方沟通，要有实验步骤

就做一个较为简单的，能够实现对学生信息和老师信息(包括成绩)的增、删、改、查，能够根据账号密码进行登录的一个学生信息管理系统及其配套的相关程序

情报科学
Information Science
ISSN 1007-7634,CN 22-1264/G2
《情报科学》网络首发论文
题目： 在线健康社区重大慢病患者负面评论倾向的关键影响因素分析
作者： 王辉，王晓玉，顾东晓，杨雪洁，张公让
网络首发日期： 2024-01-29
引用格式： 王辉，王晓玉，顾东晓，杨雪洁，张公让．在线健康社区重大慢病患者负面
评论倾向的关键影响因素分析[J/OL]．情报科学.
https://link.cnki.net/urlid/22.1264.g2.20240129.0942.010
网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶
段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期
刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出
版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出
版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编
辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、
出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。
为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，
只可基于编辑规范进行少量文字的修改。
出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国
学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷
出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出
版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN 2096-4188，CN 11-6037/Z），所以签约期刊的网络版上网络首
发论文视为正式出版。
网络首发时间：2024-01-29 21:34:52
网络首发地址：https://link.cnki.net/urlid/22.1264.g2.20240129.0942.010
在线健康社区重大慢病患者负面评论倾向的关键影响因素分析
王辉 1，王晓玉 2，顾东晓 1,3，杨雪洁 1，张公让 1
（1.合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009；2. 安徽中医药大学第一附属医院，安徽
合肥 230031，3.合肥工业大学数据科学与智慧社会治理教育部哲学社会科学实验室，安徽
合肥 230009）
摘 要：【目的/意义】基于在线健康社区中患者生成文本进行情报分析，挖掘
出影响重大慢病患者评论负面倾向的关键因素，为有针对性地提高重大慢病患者
的满意度、改善重大慢病线上线下医疗服务水平、缓解医患矛盾提供重要参考。
【方法/过程】基于好大夫在线健康社区中重大慢病患者评论数据，构建基础词
典并采用 SOPMI 算法扩充情感词典的情感分析方法，通过 BERTopic 方法对重
大慢病患者负面评论进行主题特征分析。【结果/结论】影响重大慢病患者评论负
面倾向的关键维度为：医疗服务的治疗效果、医患交流质量、医生专业技能、医
生品德和个人特质以及医患交互的常态化关系维护等，并结合关键维度提出了相
应对策与建议。【创新/局限】将文本挖掘技术引入到在线医疗领域，基于重大慢
病患者评论分类后的负面评论数据，采用深度学习模型挖掘影响患者满意度的关
键因素。为重大慢病患者评论负面倾向的关键影响因素识别提供了数据科学的研
究范式。
关键词：重大慢病管理；负面评论；文本分析；智慧医疗；关键维度
基金项目：国家自然科学基金面上项目，医防融合的疾病多渠道协同防治与智能管理模式研
究（72271082）；国家自然科学基金面上项目，基于多模态医养大数据深度聚合的动态主动
服务模式研究（72071063）；安徽省重点研究与开发项目，医防协同的公共卫生监测预警大
数据智能服务系统研发与应用（No.2022i01020003）；安徽省科技创新战略与软科学研究项
目，医防融合的公共卫生与重大疾病预防预警机制研究（202206f01050040）
作者简介：王辉（1998-），男，安徽六安人，硕士研究生，主要从事大数据分析研究；王晓
玉（1979-），女，安徽淮北人，博士，主要从事医药情报学研究，为本文通讯作者，邮箱：
xywang0551@163.com；顾东晓（1980-），男，安徽淮南人，教授，博士，主要从事健康信息
学研究；杨雪洁（1994-），女，山东潍坊人，博士研究生，主要从事健康信息学研究；
张公让（1966-），男，安徽蚌埠人，副教授，博士，主要从事智能决策研究
1
2
0 引言
近年来由于我国互联网医疗规范化水平持续提升，互联网医疗领域相关监管
政策框架日益完善，据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第 51 次《中
国互联网络发展状况统计报告》显示，互联网医疗成为 2022 年用户规模增长最
快的应用。截至 2022 年 12 月，我国互联网医疗用户规模达 3.63 亿，较 2021 年
12 月增长 6466 万，占网民整体的 34.0% [1]。我国在线健康社区众多，平台与平
台之间、医生与医生之间的服务质量差距较大，用户对医生和平台的服务评价褒
贬不一，患者与医生、平台间的矛盾日益凸显。在医疗行业中，正面临着成本上
升和患者需求增加这两个重要挑战。其中，提高医疗质量和控制费用是该行业主
要面临的难题[2]。换句话说，患者对医疗质量的要求不断提高，对医疗效果也有
着更高的期望[3]。重大慢病特指国家指明的心脑血管疾病、癌症、慢性呼吸系统
疾病、糖尿病四类[4]。重大慢病患者由于病程时间长、治愈率低且有研究表明，
随着慢病病程延长，患者的抑郁概率呈现上升趋势[5]，所以当重大慢病患者对医
疗服务质量不满意时，气愤、沮丧等消极情绪会进一步使病情恶化，最终以负面
评论的形式展现出来，因而提升医疗服务质量对于重大慢病患者的身心健康具有
重要意义。
（1）负面在线评论研究
在线评论以定量评分和定性文本内容的混合形式，在学术界和商业研究中一
直受到高度关注，已有研究证明了它可以改变消费者态度[6]，影响购买频率[7-8]和
组织声誉[9]。负面评论作为用户在购买后表达对不满意体验的抱怨和感受的渠道，
有助于挖掘消费者的观点，进而改善平台服务，提升服务质量[10-11]。已经被广泛
证明，负面评论被认为对其他消费者更有帮助[12]和更有说服力[13]，负面评论对平
台和消费者的影响是深远的[14-15]。此外，与正面评论不同，负面评论在情感表达
上具有更强的性质作用[16-17]，审视程度[18]和质疑态度[19]会影响其可帮助程度，这
表明通过负面评论监测并挖掘消费者的情感特征的必要性。有研究证明负面评论
与消费者购买转化率[20]、产品认知度[21]、用户偏好[22]和消费者态度[23]之间的密
切联系，这表明负面评论可以更有效地理解用户的态度倾向动机。一些学者通过
分析消费者负面评论的数量、质量和情感强度来深入研究消费者行为。蔡淑琴等
学者研究发现，感知有用性随着负面评论的强度而减弱[24]。王阳等发现负面评论
3
信息中的消极色彩、负面情绪越强烈，那么消费者愿意购买某服务或产品的意愿
就会越低[25]。
（2）重大慢病患者负面评论研究
在线健康社区中的患者在接受相应的医疗服务后，可以结合自身实际体验在
医疗平台上发布诊后评论，评论内容包括意见、体验信息和评估信息[26]。评论的
性质主要由正面、中性、负面三类构成。余佳琪等通过构建主题情感混合模型，
引入时间变量揭示糖尿病患者在不同阶段的主题与情感演化历程。该研究发现在
患病初期，负面评论多涉及疾病的起因、症状、诊断的结果，病程中期负面评论
多与药物价格、药效相关，后期则涉及并发症、副作用、心理情绪[27]；Imbergamo
及其团队在分析了 6402 条在线医生负面评论后发现，患者对慢性病手术医生不
满意主要源于临床态度、不良医疗结果以及医生的技术熟练程度等方面的因素
[28]。Burkle 和 Keegan 的研究通过对医院患者调查报告的实证分析，探讨了患者
就医时的访问频率、留言频率，以及这些留言中正面和负面评论的影响，还研究
了评论的性质，以及医生的医疗事故记录对患者选择医生的影响[29]。
（3）在线健康社区中患者评论的情感分析研究
情感分析又称意见挖掘，主要是通过对主观性用户生成文本进行挖掘与分析，
提取主要的观点要素，识别情感倾向，从中获取有价值的信息[30]。部分学者针对
在线健康社区中的患者评论进行情感分析。周欢等[31]在在线健康社区采集了患
者的评论数据，使用文本分析技术获取评论的主题分布和情感分布信息。进而评
估评论的有用性，协助社区管理员和用户辨别虚假信息；叶艳等[32]通基于 LDA
和 BiLSTM 主题情感识别模型，分析在线健康社区的患者评论数据，研究在线
健康社区的服务质量及其主题情感。
（4）在线健康社区患者满意度的影响因素挖掘研究
一些学者使用在线健康社区中的患者评论通过不同的模型方法探究满意度
的影响因素。姜劲等通过 Tobit 模型，研究了患者的择医行为与在线医疗评论和
线下面对面就诊的关系，进而发现医生采取线上线下问诊方式的结合会促使患者
积极评论医生 [33]。Xu 等通过采用关联挖掘算法和情感分析技术建立模型，通过
提取在线医疗评论的内容特征，识别所挖掘的主题中包括：医生的专业性、医生
服务时长、患者的等待时间等对医疗服务质量有影响的因素，以及与患者择医时
所重点关注的因素之间的关联特征[34]。叶艳等构建了循证决策视角下的患者健
康主题分析模型，通过使用 LDA 主题模型、问卷调查法和层次分析法对在线患
者评论进行主题特征分析[35]。Wan 等对在线健康社区中的医疗评论进行内容的
提取与分析，研究影响患者在线健康社区的择医行为的因素以及这些因素对医生
的就诊数量的作用机制[36]。盛姝等采用用户识别和主题聚类算法挖掘用户群体
需求特征，构建在线健康社区中的用户画像[37]。
目前关于在线医疗患者评论的研究较少有针对重大慢病进行情感分析，针对
某类疾病负面评论主题的研究也较为少见；情感分析方法上多采用基础词典及扩
充情感词典的方法，重大慢病领域中有其特定的且没有录入上述词典中的情感词
汇，仅采用前述方法或将出现漏判、误判的情况，补充一个特定领域的情感词典
是情感分析有效且准确的基础；过往研究在主题挖掘方法上多采用基于词袋的方
法例如 LDA、NMF、LSA 等，会忽略词之间的关系，无法更好地处理文本语序、
词义以及位置信息。为了解决上述问题，本文采用 SOPMI 算法对没有录入情感
词典的情感词汇扩充一个重大慢病领域词典的情感分析方法，以丰富和完善重大
慢病患者领域的词典。同时考虑到上下文敏感性以及句子和段落之间、词与词之
间的关系，采用 BERTopic[38]深度学习模型，进而挖掘负面评论中影响病患者决
策和满意度的关键因素，对改进线上线下医疗服务水平、缓解医患矛盾有着重要
意义。
1 分析框架及方法构建
1.1 基于 BERTopic 的重大慢病关键影响因素识别分析框架
本文爬取了在线健康社区中重大慢病类别下的高血压和冠心病、糖尿病的患
者生成文本，采用 SOPMI 算法扩充情感词典的情感分析方法，并通过构建
BERTopic 深度学习模型对重大慢病患者负面评论进行主题挖掘和分析。本文的
研究框架如图 1 所示。
4
5
图 1 基于 BERTopic 的重大慢病关键影响因素识别分析框架
Figure 1 Analytics framework for negative reviews from patients with major chronic diseases
1.2 重大慢病患者评论情感分析
本文采用基于情感词典和机器学习 SOPMI 算法的混合方法对经过预处理的
重大慢病患者评论数据进行情感分析。基础情感词典未较全面覆盖重大慢病领域
相关词汇，因而在情感分析时会由于词典中未收集相关词汇而导致情感漏判、误
判的情况。机器学习 SOPMI 算法通过比对与情感词密切相关的其他词汇并对其
情感倾向及极性进行判断，能够涉及词语间的联系及不同词汇间的共现概率，提
高情感分析的准确度和适用性。研究采用该方法对未进入基础情感词典的情感词
扩充一个重大慢病患者在线评论的领域词典,进一步丰富重大慢病患者领域的情
感词词典。最后通过情感得分算法设计对重大慢病患者评论做出区分并提取包含
负面倾向的评论语句。
1.2.1 三大基础词典的构建及分值赋予
基础情感词典。本文以知网 Hownet 情感词典和清华大学李军中文褒贬义
词典作为基础情感词典。因研究重点针对负面评论进行挖掘和分析，在基础词典
的构建上合并添加了台湾大学 NSTUD 情感词典。本文所构建的基础情感词典
概况如表 1 所示。此外，对积极评价词汇赋分值为 1，消极词汇赋分值为-1。
表 1 重大慢病患者基础情感词典汇总表
Table 1 Summary table of basic dictionaries for chronic disease patients
Hownet Tinghua NTUSD 重大慢病患者基础词典 分值赋予
正面情感词典 4566 5569 2812 12947 1
负面情感词典 4370 4471 8278 17119 -1
6
程度副词词典。程度副词用来修饰形容词和副词，在某一条患者评论中出现
会使该条语句的情感倾向强度发生改变。本文采用知网 Hownet 中文程度副词词
语集，同时划分了不同程度进而赋予了不同的权值，结果如表 2 所示。
表 2 程度副词词典及对应权值赋予
Table 2 Degree adverb dictionary and corresponding weight assignment
程度副词（部分） 程度等级 权值赋予
极度、非常、绝对、完全、倍加 最 2.0
过于、特别、尤其、强、精湛 很 1.5
更加、越发、还、益、较 较 1.25
略微、有点、蛮、些许、一些 稍 0.75
丝毫、相对、半点、轻度、弱 欠 0.5
否定词词典。否定词可以修改患者评论中的情感极性，评论中出现单个否定
词则该句是否定意思，双个否定词则表示肯定。这里定义遇到一个否定词则该句
情感得分乘-1。本文通过采用 CSDN 网站收录的否定词典以及整理相关文献资料
确认所采用的否定词典如表 3。考虑到句中同时包含程度副词和否定词则该句的
情感极性会受到二者先后顺序的影响而改变的情况，本文根据程度副词和否定词
的顺序作不同赋值，若否定词在前，顺序分值记为 1，若程度副词在前，顺序分
值记为 2。
表 3 否定词典及对应分值赋予
Table 3 Negative dictionary and corresponding weight assignment
否定词（部分） 权值赋予
不、没有、不能、不行、不可以、无、不会、
不可能、白白、一点都不、绝非、不可、未能、
尚未、毫无、没有、不及、从未、从没
×（-1）n
n 为否定词出现的次数
1.2.2 基于 SOPMI 算法的重大慢病患者领域词典扩充
点间互信息算法 PMI 主要通过判断两个词语之间的语义相似度来判断词间
关系。相似度越高，词语之间的关联程度越高，表示两个词语的关系越亲密。PMI
如式（1）所示。
???(word1, word 2
) = log ?( word 1,word 2)
?(word1)?(????2)
（1）
本文所采用的 SOPMI 算法选用情感极性显著的若干个积极、消极情感词作
为算法的积极基准词和消极基准词，分别用 Pwords(Pw) 和 Nwords（Nw）代表。
通过采用 TF-IDF 对重大慢病患者评论中的动词、形容词、名词进行排序并提取
7
靠前的词作为靶向词与基准词作比对并去重，将剩余的词作为需要进行判断极性
的未知极性词语 Word(W)，将 Word 分别与 Pwords、Nwords 进行点间互信息计
算，根据二者之差判别 Word 的情感极性。SOPMI 的计算如式（2）所示。
?????(?)
= ???(??, ?) − ???(??, ?)
= ∑??∈?????? ? ??(??, ?) − ∑??∈?????? ? ??(??, ?)
（2）
通过式 2.1 和 2.2 计算 SOPIM 值，若 SOPMI＞0 则计入正面情感词词典，
相应的分值仍赋予 1；反之计入负面情感词词典，相应分值赋予-1；SOPMI 值＝
0 的 Words（W）不作考虑。重大慢病患者在线评论领域词典示例如表 4 所示。
表 4 重大慢病患者在线评论领域词典示例
Table 4 Example of an online review domain dictionary for chronic disease patients
负面词汇 负面评价 SOPMI 值 正面词汇 正面评价 SOPMI 值
医术低劣 -15.33241 救死扶伤 17.62584
医识狭窄 -16.24712 手到病除 12.36547
草率 -6.97632 扁鹊在世 21.57982
庸医 -23.12568 华佗 5.48941
败德辱行 -13.45894 对症下药 9.65471
1.2.3 情感得分算法设计
在完成情感词词典（融合基础情感词典与重大慢病患者评论领域词典）、程
度副词词典、否定词词典的构建之后，按照上述词典各类词的分值赋予，逐个计
算患者评论中每条分句的情感得分，计算公式如式 3。
?(?) = ?(?) ∗ ?(?) ∗ (−1)
?
∗ ? （3）
F(a)为某一评论分句的情感总分； q(a)为某一评论分句中情感词累加分值；
c(a) 为程度副词的累加分值；(−1)
?为否定词的权值，其中 n 为该分句中否定词
出现的次数；某一评论分句中同时包含程度副词和否定词时，定义 t 为顺序权值；
1.3 主题建模方法构建
在线评论挖掘是一种在大量非结构化评论文本中寻找有价值信息与知识的
过程[39]。主题模型是最通用的评论挖掘方法之一，采用生成概率模型从文档集合
中找到潜藏的主题[40]。BERTopic 是一种基于文本的无监督主题模型，用于主题
挖掘的算法，它结合了 BERT 和聚类技术[41]。
1.3.1 使用 BERT 提取文档嵌入词向量
在挖掘重大慢病患者负面文本的过程中，首先使用 BERT 嵌入词向量，这些
8
嵌入具有上下文敏感性并保留了句子和段落之间的关系。进而将负面文本表示为
一个连续的向量空间中的点或向量。
1.3.2 使用 UMAP 进行词向量降维
UMAP 是一种非线性降维技术，该算法最早由 Mclnnes 等人提出[42]。通过
将高维重大慢病患者评论数据嵌入到低维空间中，得到低维词向量，并在保留原
始数据的局部结构的同时尽可能减小全局误差。
（1）通过构建一个 k-近邻图（KNN graph）来表示高维数据，对每个负面评
论数据点找到其最近的几个数据点，并计算它们之间的距离。UMAP 采用联合概
率的形式来建立高维样本之间的相似度关系。对于某一个点 m 的 K 个近邻点 n
有：
?(?,?) = ?
−
?(??,??)−??
?? （4）
当所有负面评论数据点计算完成后，为了保证任意两个数据点概率的一致性，
引入表达式[43]? = ? + ?
? − ?∇?
?。式中 A 为所有?(?,?)组成的加权邻接矩阵；∇
为矩阵的 Hadamard 乘积；B 为加权邻接矩阵。
（2）在完成高维数据表示后，UMAP 使用曲线族 1
1+?⋅?(2?) 来建模低维距离
概率。构建低维度下的概率函数为：
?(?,?) = (1 + ?(?? − ??
)
2?
)
−1
（5）
式 2.5 中，(?? − ??
) 为低维度负面评论任意数据点??与??间的距离；s 和
t 为超参数。为了让经过降维的负面评论数据集尽可能接近原数据集，需要通过
优化?(?,?)和?(?,?)之间的交叉熵损失来实现。交叉熵 Loss 函数[43]为：
??(?, ?) = ∑ ∑ [???(?)log (
?
??
?
,
,
?
?
(
(
?
?
)
)
) + (1 − ???(?))log (
1
1
−
−
?
???
??
(
(
?
?
)
)
)] ? ? （6）
1.3.3 HDBSCAN 算法对低维词向量进行聚类
为探索影响重大慢病患者做出负面评论不同类别的因素，采用 HDBSCAN
密度聚类算法进行降维后的数据分类，将同类别的样本尽可能地聚集在一起，使
彼此相似度更高。
HDBSCAN 是由 Campello 等[44]提出的一种密度聚类算法，通过寻找高密度
区域并将其与相邻的低密度区域分开来执行聚类。对于给定的重大慢病患者负面
评论数据集，基于 HDBSCAN 算法采用较小的半径 epsilon 以内的邻居数来计算
每个数据点的密度值。然后基于密度值，用算法标记每个数据点为“核心点”。
根据密度连接的概念，从最小生成树的集合中右侧删除连续增长的边缘，形成一
个由连通组件和孤立点组成的森林。最后通过分配每个连通组件和全部孤立点明
确的标签，并将这些组件转换为簇，即可得到患者负面评论的影响因素类别的初
步结果。
1.3.4 c-TF-IDF 主题词提取与优化
c-TF-IDF 是一种针对代码片段的文本表示方法，它基于 TF-IDF 改进而来。
c-TF-IDF 的计算方式和 TF-IDF 类似，但在计算代码片段中某个词的 TF 时，使
用了不同的公式，具体如下：
??(?) = log(1 + ??) （7）
???(?) = ??? (
1+
?
??
) （8）
? − ?? − ???(?) = ??(?) ∗ ???(?) （9）
其中??是代码段中某词 w 的频率；其中 N 是代码段总数，??是包含某词 w
的代码段数量；
1.3.5 使用 MMR Coherence 对主题词进行筛选
MMR Coherence 是一种评估文本相关性的方法，假设最佳文本既与查询相
关，又尽可能不同于已选择的文本。在对重大慢病患者负面评论主题的每一步筛
选中，MMR Coherence 会计算每个候选文本与查询和已选择文本之间的相关性，
并为每个文本分配一个分数，选择具有最高分数的文本作为下一个选择进而完成
每轮的筛选。
2 数据处理与分析结果
2.1 数据采集与预处理工作
好大夫在线平台是国内最早的在线健康社区，该平台有来自全国各地数以万
计的医生为患者提供专业的咨询与医疗服务。当前，国内外学者主要选择好大夫
在线、丁香园等大型在线健康医疗社区以及部分垂直病症医疗网站，探究其用户
行为规律与影响因素[45]。研究抓取了 2022 年 12 月-2023 年 1 月慢性病类别下的
高血压、糖尿病、冠心病三种慢性疾病的患者评论文本。其中高血压 70283 条评
论；糖尿病 94872 条评论；冠心病 89464 条评论，共计 254619 条评论数据。在
对重大慢病患者评论进行分析时，考虑到患者评论的自由度较高，文本数据会存
9
10
在一些噪音，噪音包括标点符号、特殊符号、信息冗余或信息量较少的评论、无
效评论、停用词以及无法表达患者情感的代词等，本文对数据进行了一系列预处
理步骤，包括去除停用词、删除无用的标点符号、去除重复评论和无效评论等，
同时对数据进行了分词以及词性标注。最后剩余 193746 条有效数据。图 2 为数
据处理前后的比较。
图 2 数据预处理前后对比
Figure 2 Comparison before and after data preprocessing
2.2 重大慢病患者评论情感分析
每条重大慢病患者评论由若干个分句组成，将所包含的分句分值求和即可得
到该条评论总得分。若情感总分为正数即判定为正面评论，为负数则判定为负面
评论，总分为零则为中性评论。研究采用前文构建的基础情感词典和重大慢病患
者扩充后的领域词典，通过设计 DictClassifier 分值函数，计算出 193746 条重大
慢病患者评论的情感得分，得分区间位于[-32,43]，定义情感得分的绝对值为 A。
若 0＜A＜10，则该条评论的情感倾向程度低；若 10≤A＜15 则该条评论具有较
强的情感倾向；若 A≥15 则该条评论具有强烈的情感倾向。实验结果分析如表 5
所示。
2.2.1 情感分析结果展示
表 5 重大慢病患者评论情感分类展示
Table 5 Display of emotional classification for chronic disease patients' comments
评论情感类型 倾向程度 数量（条） 占比 总计
正面评论
一般满意 57688 32.98%
174874 满意 72007 41.18%
非常满意 45179 25.84%
中性评论 无区分 7.03% 13624
负面评论
一般不满 746 14.21%
5248 不满 1165 22.20%
非常不满 3337 63.59%
分析表 5，正面评论占据总评论数据的绝大部分，数据量有 174874 条，占
总评论数据比例达到了 90.30%。其中非常满意的患者占比约 25.84%，满意和一
般满意的患者占比约为 74.16%；中性评论 13624 条，占总评论数据比例约为
7.03%。负面评论和中性评论共计 18872 条，占总评论数据的 9.7%。可见大部分
重大慢病患者对在线医疗和线下面诊服务持比较满意的态度，但中性评论和负面
评论仍占据一定的比例，中性评论包含着负面语句和建设性意见语句，也是探究
影响重大慢病患者医疗服务满意度因素的重要数据。值得注意的是负面评论中，
非常不满的患者占比达到 63.59%，情感倾向尤为强烈。
2.2.2 提取包含负面倾向的评论语句
考虑到中性评论的计算过程中存在负值即存在负面情感词，同时包含一定的
建设性评价语句，研究将上述情感总分处于[-32,0]区间内的中性评论中的负面语
句、建设性语句和负面评论一并取出，采用 BERTopic 主题挖掘模型对影响重大
慢病患者做出负面评论的因素进行深入研究。
2.3 BERTopic 主题建模结果分析
2.3.1 重大慢病患者负面评论的主题聚类分析
与重大慢病患者负面评论相关的每个主题都由若干个与该主题高度相关的
词汇组成。重大慢病患者负面评论主题聚类图 3 将处理过的负面文本关键词数据
以柱状图的形式呈现出来，同时显示与每个主题相关联的文档数量。
图 3 负面评论主题聚类条形图
Figure 3 Negative comment topic clustering bar chart
首先横向比较图 3 中八个主题集合，Topic 1 和 Topic 2 中的“忘记、很差、
不耐烦、不尊重”等词更加倾向于态度的细分衡量，是患者做出负面评论的影响
因素之一。Topic 3 中的“一直、长期”以及 Topic 1 中的“多次”、Topic4 中的
“复诊”符合重大慢病是一种长期性疾病的特质，具有一定的持续性和反复性。
Topic5 中的“医德”以及 Topic1 中的“傲慢”、Topic2 中的“不负责、不尊重”
11
等涉及医生的个人品德特质，即为患者做出负面评论的又一影响因素。Topic4 中
的“治疗、复发、效果、糟糕”等关键词与治疗的效果、医生的专业水准相关。
Topic5 中涉及了“图文”这一关键词，同时与“问诊、回复、太贵”有一定关联。
Topic6 中的“抑郁、焦虑、心理”等词表现了重大慢病患者的精神心理状态。上
述三个主题所涉及的负面评论的影响因素包括医生个人品德、专业水平、交流过
程效果、患者个人身心状况。Topic7 中的“医院、排队、护士、助手、病房”等
涉及线下就诊时，患者对除医生外的人员、环境的不满。其次纵向比较， Topic5
中的“图文”的重要性为 0.2，而“医院”的重要性达到了 0.6。这也是可理解的，
线下问诊相较于线上问诊更加真切，重大慢病患者所能感知的维度也会更广，因
而线上预约线下面诊后能够评价的角度就相对较多，这些角度多与线下承载实体
“医院”相关。所以线下就诊时相关的不满意要素是在线健康社区中重大慢病患
者做出负面评论的考量因素。
2.3.2 重大慢病患者负面评论主题结构及关联分布结果
重大慢病患者负面评论的散点图（图 4）通过可视化患者负面评论文档在主
题空间中的分布，进一步理解文档集合中的患者所重点关注的主题结构和各个文
档之间的关联性。
图 4 负面评论可视化散点图
Figure 4 Visual scatter chart of negative comments
针对图 4 重大慢病患者负面评论的可视化散点图，重大慢病患者负面评论文
档被映射到主题空间中，并赋予坐标，而主题空间是通过前述步骤（提取嵌入、
降维、聚类等)生成的。进一步分析可以看到，重大慢病患者重视与医生的交流过
程，也是其做出负面评论的重要影响因素。例如数据集合 8 中的“模糊、病历本”、
数据集合 10 和 11 中的“分钟、打发、太慢”等。观察数据集合 12 和 16，“外
地、大老远、路途”等词也进一步反映了重大慢病患者异地就医的现状以及其长
12
距离往返所付出的代价和得到的医生反馈与治疗效果并不匹配亦是影响患者做
出负面评论的一大影响因素。不同主题在数据集中的分布情况也是有区别的，可
以看到数据集合 1 中的“结果、态度、医院”等数据点的聚焦程度较高，说明该附
近的负面评论文档之间的主题相似性较高，同时也反映了重大慢病患者对于治疗
的结果、医生的态度以及医院的情况是比较关注的。而在数据集合 4 中，“治疗、
复发、效果”等词的数据点较为分散，其附近的评论文档与其所归类的医生的治
疗效果之间是有一定差异的。数据集合 1 与 3 附近的数据点较为接近，说明两类
主题关联度较高。深入分析此现象，重大慢病的疾病特征是长期性、持续性，需
要多次与医生会诊，而患者通常会选择同一个医生进行长期的治疗。若其所选择
的医生对其病情以及过往接触过程有所遗忘，或因医生个人原因导致无法再进行
后续治疗而使患者不得不更换医生，这在某种程度上会使得重大慢病患者不满，
进而发表负面评论，这是影响患者做出负面评论的重要影响因素之一。
2.3.3 重大慢病患者负面评论主题亲缘性和相似性分析
重大慢病患者负面评论的主题层次结构图（图 5）显示了不同重大慢病患者
负面评论主题之间的关系，能够理解重大慢病患者重点关注的主题之间的差异和
对话，并调整挖掘到的负面评论的影响因素以改善文本分析的结果。
图 5 负面评论主题层次结构图
Figure 5 Negative comment theme hierarchy chart
针对图 5 主题层次结构图，不同的颜色代表不同的聚类簇或子主题。其中数
据类别 6、4、2、7 被分配到同一聚类簇，说明其具有相近且关联的语义内容。
尤其是数据类别 6“沟通、心理、抑郁”与数据类别 2 中的“不负责、不耐烦”等词
间的关联性值得重视，这是由于重大慢病病程时间长、治愈率低，使得患者在精
神和心理上有压力，有些重大慢病患者伴随着患有抑郁症。而医生的不负责、不
耐烦、不沟通或沟通较少会使得重大慢病患者的心理压力更重，这样又会影响原
有的病情以及相应的治疗效果，使得患者做出极端的负面评论。所以患者个人身
13
心健康及与医生交流的质量是重大慢病患者做出负面评论的重要因素之一。此外，
数据类别中的 13、11、5 被分配到同一聚类簇中，“图文”一词代表平台的图文问
诊服务，“花钱、太慢、回复、暴躁、医德”等词涉及线上问诊的定价、医生回复
速度及其个人品德和特质是重大慢病患者线上问诊时所关注的重点因素。
2.3.4 重大慢病患者负面评论主题相关性分析
重大慢病患者负面评论的热力图(图 6)提供了患者重点关注主题之间的相关
性信息，可以对有关患者所重点关注的主题之间的关系建立直观认识。
图 6 负面评论热力图
Figure 6 Negative review heat map
针对重大慢病患者负面评论的热力图中（图 6），颜色深浅表示主题之间的
相关性或相似性程度。数据类别 0 与 16 中，涉及“大夫、路途、复查、结果、态
度、医院”等词，相关性得分达到 0.8，可见医生的态度与医院的环境对重大慢病
患者满意度有影响的关联度较大，也是重大慢病患者做出负面评论的影响因素。
数据类别 6 中的“沟通、心理、抑郁”与 2 中的“不负责、不耐烦”、3 中的“一直、
长期”的相关性得分达到了 0.7，重大慢病病程时间长、治愈率低的特点使得患者
产生心理和精神上的压力，而医生的不负责、不耐烦等沟通和态度上的表现，易
使重大慢病患者在回顾诊疗服务体验过程时产生负面倾向，进而在平台上做出负
面评价。此外，数据类别 6 中的“沟通、心理、抑郁”与数据类别 16 中的“助手、
排队”等词的相关性得分为 0.7，这说明线下转诊时，除医生以外的人员态度及行
为表现都会对患者的满意度产生影响，且线下排队的时间及秩序都会影响重大慢
病患者的情绪及心理。数据类别 9 中的“能力、专业”和 15 中的“改善、明显、仅
仅”的相关性得分达到 0.7，重大慢病患者对医生的专业能力及治疗的效果方面是
14
比较重视的，值得一提的是，当定位到涉及专业能力的负面评论，发现其多与助
手、实习生、进修生相关，而在此处的关联性得分表现并不明显。数字类别 5 中
的“医德、太贵、回复”和 11 中的“太慢、图文、咨询”相关性得分有 0.6，此处涉
及了线上问诊服务，线上问诊患者的负面评论影响因素包括：医生的品德、问诊
定价、回复速度等。
3 总结及展望
本研究通过构建基础词典、扩充情感词典的情感分析方法，采用主题模型对
重大慢病患者负面评论文本进行了可视化结果分析，挖掘出重大慢病患者评论负
面倾向的重要影响因素：医疗服务的治疗效果、医患交流质量、医生的专业技能、
医生的态度和品德以及具有重大慢病特性的医患交互的常态化关系维护。针对线
上预约线下转诊的患者，其评论负面倾向的影响因素包含挂号及排队等待的时间
和秩序、护士和导诊等医务人员的态度及行为。综上，我们提出以下建议：
（1）加强患者人文关怀，保持态度行为上的连贯性，通过开展心理疏导有
效缓解患者精神压力。重大慢病的病程周期长、治愈率低，部分患者心理状态差
甚至患有抑郁症，患者需定期复查，与医生接触频繁。医生可建立患者常态化档
案，记录患者心理状况和画像等信息，同时进行心理方面的疏导，引导患者调节
自身心理情绪，为重大慢病患者提供专业和人性化的医疗健康服务。
（2）提供有效的患者咨询反馈渠道，帮助患者及时排忧解难。在线健康社
区中的诊疗医生，及时回复患者所问、提供详细的病况解释和用药指导、采用多
形式的沟通渠道帮助患者缓解病情和焦虑。在线健康社区也可加大监管问责力度，
持续优化在线医疗服务水平。
（3）加强线上医疗服务机构的线下匹配机制，强化线下医务人员职业素养
培训和考核监管，提升全流程医疗服务治理水平。部分重大慢病患者反馈在平台
预约面诊服务时，线下医院不予认可，并且就诊时挂号排队秩序以及护士、导诊
等医务人员的态度和行为导致就诊体验差。在线健康社区应加强与合作机构的沟
通协调机制，避免患者错过治疗窗口期；医院应加强医务人员队伍建设，健全医
务人员职业素养培训和考核机制，提升医疗综合治理水平。
15

一.立题依据（课题研究的目的与意义及国内外研究现状）
一、研究目的
1.提高药物安全性：通过持续监测和分析药物使用过程中的副作用数据，及时发现潜在的安全风险。为药物监管机构提供科学依据，支持其制定或调整药物使用指南和政策。
2.优化药物治疗方案：分析不同药物、不同剂量以及不同患者群体之间的副作用差异，为医生提供个性化的用药建议。
促进药物的合理使用，减少不必要的药物副作用和药物相互作用。
3.增强公众健康意识：通过公开药物副作用信息，提高公众对药物使用风险的认识。鼓励患者与医生进行更充分的沟通，共同制定更安全有效的治疗方案。
二、研究意义
保障患者权益：及时发现并处理药物副作用，保护患者的身体健康和生命安全。减少因药物副作用导致的医疗纠纷和社会成本。
综上所述，药物副作用监测与预警系统的研究对于提高药物安全性、优化药物治疗方案、促进新药研发、增强公众健康意识以及保障患者权益等方面都具有重要的意义和价值。
三、国内研究现状
1.研究起步较晚：我国在药物副作用监测与预警系统方面的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
2.数据来源多样：国内ADR信号检测研究的数据来源广泛，包括临床试验、文献报道、药物不良反应数据库等。
3.技术指南为主：国内TDM（治疗药物监测）指南以技术指南为主，管理指南较少，且循证方法运用不足。
4.监测系统建设：中国已建立了国家药品不良反应监测系统，用于收集、分析和评估药物不良反应信息，但系统的完善性和国际接轨程度仍有待提高。
四、国外研究现状
1.成熟数据库建立：美国、日本、欧洲、世界卫生组织等都建立了较为成熟的药物警戒数据库，这些数据库在ADR监测、信号挖掘和药物上市后再评价等方面发挥了重要作用。
2.数据质量控制：国外药物警戒数据库普遍注重数据质量控制，如FAERS数据库只接收按照ICH E2B编写的XML格式提交的电子ICSR，以确保数据上报和应用编译格式的统一性。
3.广泛应用：国外药物警戒数据库的信息被广泛应用于药物安全通讯、复合风险警报、药物警报和声明、用药指南等领域，以确保用药安全。
二.研究内容
药物副作用监测与预警系统的研究内容主要包括药物副作用的收集和汇总、药物副作用的监测与报告、不良反应报告收集等。下面是对这些研究内容的简要说明：
1.药物副作用的收集和汇总：制药厂商在药物开发、研究和上市前，应进行全面的药物副作用收集和评估。这包括通过临床试验、动物试验、文献报道和广泛使用的临床数据，对药物可能的副作用进行分析整理，形成药物说明书中对药物副作用的描述和警示。
2.药物副作用的监测与报告：药物上市后，需要对使用药物的患者进行系统的副作用监测和及时报告。监测可以通过临床试验、文献研究、药物不良反应数据库等方式进行。一旦发现有可能与药物相关的不良反应，在第一时间应及时向相关机构和监管部门报告，以便发布相关预警信息和采取措施。
3.不良反应报告收集：医生、药师、患者等可以通过系统提交药物不良反应报告，并提供相关病例和药物信息。
4.不良反应评估：系统将对收集到的不良反应报告进行评估，包括判断是否与药物有关、严重程度等。
5.不良反应分析：通过对不良反应报告进行统计和分析，系统可以识别出药物的常见不良反应、发生的频率、相关因素等。
6.不良反应预警：当系统监测到某种药物的不良反应发生率异常升高时，可以及时发出预警信息，通知相关医务人员注意用药安全。
7.不良反应信息共享：系统可以将收集到的不良反应信息进行匿名化处理后，与其他类似系统进行数据共享和合作，以加强不良反应的监测和评估。
总的来说，药物副作用监测与预警系统的研究内容涵盖了从药物研发阶段到上市后的全过程，旨在通过科学的方法和技术手段，及时发现和减少药物副作用的发生，保障患者的用药安全。
三.方案和技术路线
药物副作用监测与预警系统的研究方案和技术路线主要包括数据收集与处理、预警模型构建与优化、预警信号识别与评估以及系统效能评估与改进等步骤。具体如下：
1.数据收集与处理：自动从电子病历、实验室信息系统、药房管理系统等多个数据源收集相关的患者数据、药品使用信息和不良反应报告。对收集到的数据进行整合和清洗，以确保数据的准确性和一致性。利用大数据技术，如云计算和分布式存储，处理和分析海量的医疗数据。
2.预警模型构建与优化：应用机器学习算法，如深度学习、随机森林、支持向量机等，对收集到的数据进行处理和分析。基于历史数据和经验知识，建立预测模型来预测药品不良反应的发生。设定合适的阈值和规则，当某些指标或参数超过设定的阈值时，触发预警机制。
3.预警信号识别与评估：通过统计分析和数据挖掘技术，识别出药物的常见不良反应、发生的频率、相关因素等。当系统监测到某种药物的不良反应发生率异常升高时，及时发出预警信息。对发出的预警信号进行评估，包括判断是否与药物有关、严重程度等。
4.系统效能评估与改进：对预警系统的效能进行评估，包括准确性、敏感性、特异性等指标。根据评估结果，不断优化预警模型和规则，提高系统的性能和准确性。持续更新和维护知识库，以适应新的医疗环境和需求。
四.特色与创新
药物副作用监测与预警系统的研究特色与创新主要体现在以下几个方面：
1.多源数据集成：系统能够自动从电子病历、实验室信息系统、药房管理系统等多个数据源收集相关的患者数据、药品使用信息和不良反应报告。这种多源数据的集成为药物副作用的全面监测提供了坚实的基础。
2.实时监测与预警：通过实时监测药物相互作用风险，系统能够提供精准预警，帮助患者避免潜在的风险。这种实时性和精准性是传统监测方法所无法比拟的。
3.人工智能技术应用：系统利用大数据分析、自然语言处理技术和知识图谱算法等先进技术，能够高效地分析和处理海量数据，提高监测的准确性和效率。
4.个性化预警提示：系统可以根据患者的具体情况提供个性化的预警提示，帮助医生和患者做出更明智的用药决策。这种个性化服务能够更好地满足患者的个体化需求。

动态网站设计方向：制作一个任意类型的网站，要求与相应的数据库互动。就是一个网页可以和数据库互通
2.毕业设计任务书--学生
3.提交毕业设计作品（包括可运行的程序及程序代码）
4.答辩PPT
5.提交最终毕业设计作品文字说明（平面设计、动漫设计等要求提供效果展示图及制作步骤说明），1000字左右。

旨在通过整合和分析大量医疗数据，为提高老年人用药安全性提供科学依据。以下是该研究的主要内容：
数据收集
从电子病历系统、医保报销记录等多渠道收集老年人的用药信息、疾病诊断、检查检验结果、不良事件报告等数据，构建全面的数据仓库。

数据预处理
对收集到的数据进行清洗，去除错误、重复或不完整的数据；采用自然语言处理技术和医学本体库对文本数据进行标准化和术语统一；利用数据挖掘算法识别并纠正异常值。

不良反应信号检测
运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，结合机器学习模型对药物不良反应信号进行检测和预测，建立不良反应信号数据集。

潜在不当用药评估
制定适合老年人的用药评估指标和标准，综合考虑年龄、合并症、用药数量等因素，评估潜在不当用药情况。

知识整合与可视化
将药物不良反应信息、潜在不当用药评估结果等进行整合，构建知识库；通过可视化技术展示研究成果，为临床医生提供决策支持。

系统设计与实现
设计并实现一个基于大数据的药物不良反应监测与预警系统，具备实时监测、风险评估、预警提示等功能，辅助医疗机构和监管部门及时发现和处理老年人药物不良反应问题。

效果评估与优化
对研究成果进行临床验证和实际应用效果评估，根据反馈意见不断优化系统功能和性能，提高系统的实用性和可靠性。

综上所述，本研究通过构建基于大数据的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测与预警系统，实现了对老年人用药安全的实时监测和有效干预。未来将继续优化系统功能，拓展应用场景，为保障老年人健康贡献力量。
一、系统设计目标
本系统旨在利用大数据技术，构建一个高效、精准的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测和预警平台。通过对多源医疗数据的深度挖掘与分析，及时发现并干预老年人用药过程中的潜在风险，提高用药安全性和合理性，为老年患者的健康保驾护航。

二、系统架构设计
数据层：整合电子病历、医保报销记录、药品销售数据等多源异构数据，构建统一的数据仓库，运用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，确保数据的一致性与准确性。

处理层：采用分布式计算框架如Hadoop、Spark等，对海量数据进行并行处理，运用数据挖掘算法如关联规则、聚类分析等，识别潜在的药物相互作用和不良反应模式。

应用层：开发用户友好的前端界面，提供药物查询、不良反应报告、风险评估等功能；同时，建立预警机制，当检测到潜在风险时，及时向医护人员和患者推送通知。

存储层：选用高性能的数据库管理系统，如MySQL、MongoDB等，确保数据的高效存储与检索；同时，采用分布式文件系统如HDFS，实现数据的冗余备份与高可用性。

三、关键技术选型
大数据处理技术：选用Apache Hadoop和Apache Spark作为大数据处理的基础框架，利用其强大的分布式计算能力，快速处理海量医疗数据。

机器学习算法：结合老年人用药特点，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林等，构建药物不良反应预测模型。

自然语言处理技术：运用NLP技术，对电子病历中的文本数据进行实体识别、关系抽取等处理，提取关键信息，为后续分析提供支持。

数据可视化技术：采用Tableau、Echarts等数据可视化工具，将分析结果以图表形式呈现，便于医护人员直观理解与决策。

四、实施步骤
需求调研与分析：深入了解医疗机构的业务流程与需求，明确系统功能定位；同时，收集相关法规政策与行业标准，确保系统的合规性。

数据收集与预处理：建立数据收集渠道，确保数据的全面性与时效性；对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理工作，提高数据质量。

模型构建与训练：基于预处理后的数据，构建药物不良反应预测模型；利用历史数据对模型进行训练与优化，提高预测准确性。

系统开发与测试：根据系统架构设计，进行前后端开发工作；完成后进行全面的系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统稳定可靠。

部署与上线：将系统部署到生产环境中，进行必要的配置与调试；正式上线后，持续监控系统运行状态，及时处理潜在问题。

维护与升级：建立系统维护团队，负责日常运维与技术支持工作；定期收集用户反馈，对系统进行迭代升级与优化。