[目的]构建在线健康社区模糊认知图模型,依据其推理机制实现由患者疾病病情进行情景驱动的在线健康社区疾病相关知识推荐.[方法]从在线健康社区的用户评论中提取关键词作为模型概念节点;基于关键词共现相似度绝对值反映各概念节点间权重;通过文献调研和专家协作,确定模型节点间的语义关系,从而构建基于在线健康社区的模糊认知图;最后根据模糊认知图的分析预测功能,利用其推理过程中各个时刻各节点间状态值的数值变化幅度,进行相关疾病知识的推荐.[结果]与标签关联关系推荐算法和基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法进行对比,结果表明:本文所提在线健康社区模糊认知图推荐模型的准确率、召回率和F值分别达到0.286、0.667和0.400.[局限]实证分析中选取的用户评论数据规模有限,对模型推荐结果的精度可能有一定影响.[结论]本研究为推动在线健康社区相关推荐机制的优化以及对用户依据具体病情进行精准知识搜索具有积极意义.