慢病已经成为一项亟待解决的重大社会问题，对其产生的海量、异构、多源慢病大数据进行有效获取、组织、查询与分析，是实现慢病保健“智慧化”的关键。本书聚焦慢病知识管理与服务问题，遵循“用户健康信息需求-多源异构知识融合-慢病知识服务提供”逻辑主线，以典型慢性病为例，旨在：1）基于多元混合方法挖掘慢病用户健康信息需求并将其进行语义化表达，形成慢病用户健康知识需求库；2）基于实体语义关联视角，采用深度学习方法对多源异构慢病信息资源进行实体关系抽取和语义关联计算，探索多源异构慢病知识融合模式和实现路径；3）构建慢病知识图谱，将其与用户健康知识需求库进行匹配，实现面向用户需求的慢病知识服务动态推荐机制。该研究可以为精细化、个性化和智能化慢病知识服务系统建设提供基础理论、方法与关键技术，为公众提供决策支持和个性化知识服务。

周利琴，1992年生，湖北黄冈人，情报学专业博士，华中科技大学医药卫生管理学院医药信息管理系讲师。研究方向为智慧健康与慢病管理、知识图谱与机器学习、数据挖掘与知识发现等。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社科基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目和国家卫生健康委员会卫生经济与政策研究重点实验室开放课题项目各一项；主研参与多项国家自科基金国际（地区）合作与交流项目、国家自然科学基金重大研究计划和国家社会科学基金重大项目。在Journal of Medical Internet Research、BMC Geriatrics、Information Processing & Management、中国图书馆学报、图书情报工作、情报理论与实践、情报杂志等国内外权威及核心期刊上发表论文20余篇。