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在线健康领域用户画像的研究内容主要聚焦于高效率、高效益地处理海量用户医疗数据，通过对患者构建用户画像模型，为每一位患者进行精准医疗健康信息服务（徐芳和应洁茹，2020）。已有的研究表明，在面向智慧健康领域的知识管理和服务体系中，用户需求画像是知识推荐的重要环节（马费成和周利琴，2018），一方面可以通过对用户健康大数据平台上的各项用户基本信息和健康指标（如身高、体重、体脂率等）进行挖掘与分析，在此基础上创建不同用户群体的健康画像，探究出不同群体的用户特征，从而对其提出更加合理的健康行为策略；另一方面可以分析用户在在线健康社区中产生的信息交互行为（如发帖行为、浏览行为、评论行为等），提炼用户的各类属性，赋予相应的标签，再进一步构建用户画像，从而为其提供更个性化、精准化的信息推荐服务。目前为止，在线健康社区用户画像的研究数量尚不太多（滕春娥和何春雨，2021）。