2020年初,新冠肺炎疫情的爆发将在线医疗推上了风口浪尖。在随后一年中,在线医疗逆势发展,其普及程度与大众认知度大幅提升,推动了在线医疗行业在大众中逐步渗透。美团专业药房、小荷医疗、百度健康、平安好医生等行业巨头林立,旨在搭建线上线下融合的一站式医疗服务渠道。然而,无论是线上平台还是线下医疗机构,其服务模式始终强调围绕用户展开。是以,为更好满足用户在健康医疗方面的信息服务需求,众多在线健康社区竞相涌现。在Web2.0飞速发展的今天,在线健康社区内用户主导生产内容,其中,慢性病因发病周期长、无法痊愈等特点,其患者倾诉欲更强,需要更多情感上的共鸣。但用户对于自身需求表达的清晰程度受到诸如信息素养、表达能力、业务熟悉程度等因素的限制。因而,收集用户健康数据并加以分析,捕获用户实时信息需求,在特定场景下为其推送符合当前需求的信息,是该领域值得关注的重点和难点问题。基于此,本文以在线健康社区信息资源为研究对象、以用户画像为方法手段、以精准化信息服务为实现目标,在系统梳理用户画像理论与技术、在线健康社区服务模式和信息资源推荐方法的基础上,对基于用户画像的慢性病在线健康社区场景化信息推荐开展研究。所作的研究工作主要包括:首先,通过用户类型划分和信息需求的分析构建用户多维标签体系,从而筛选出慢性病在线健康社区内能够反映用户真实需求的特征属性,完成用户概念模型的构建,再借助于概念形式分析将用户画像实现的过程完整呈现;其次,针对当前在线健康社区中存在的场景界定不清而导致的用户需求难以捕获的现实问题,构建以用户需求为导向、以网页位置为场景划分依据的慢性病在线健康社区信息推荐服务体系,分别搭建了融合用户情境要素的热门信息推荐模块、融合用户病情和语义信息的同主题信息推荐模块、基于用户兴趣的个性化推荐模块以及基于内容标注的标签推荐模块;最后,以典型慢性病类型——糖尿病为应用背景、以“甜蜜家园”儿童糖尿病论坛为数据来源,对已构建的在线健康社区用户画像与场景化信息推荐模型予以实现并进行可视化效果展示,以期验证所构建的用户画像在慢性病在线健康社区场景化信息推荐中的可用性,以及场景划分的合理性与推荐结果的精准性。论文面向基于用户画像实现慢性病在线健康社区场景化信息推荐的全过程,既包括用户画像的构建与实现,也包括场景的划分以及各场景下信息推荐模型的搭建。基于构建的用户画像概念模型以及场景化信息推荐策略,本文选择儿童糖尿病论坛作为实证的平台,进行应用和可视化展示。其研究旨在构建以用户为中心的健康服务新模式,推动在线医疗服务的信息化和个性化建设进程。