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摘要

背景:

基于网络的资源和社会媒体平台在健康相关知识和经验分享方面发挥着越来越重要的作用。人们对利用这些新的数据来源对药物使用行为和趋势进行流行病学监测越来越感兴趣。

摘要目的:

主要目的是描述药物滥用本体(DAO)的发展和应用，作为分析网络和社交媒体数据的框架，为以下领域的公共卫生和物质使用研究提供信息:1)通过分析网络论坛数据(PREDOSE)确定与丁丙诺啡和非法制造的阿片类药物的非医疗使用相关的用户知识、态度和行为;2)通过分析Twitter和网络论坛数据(eDrugTrends)，在美国大麻合法化政策不断发展的背景下，分析大麻产品使用的模式和趋势;3)通过分析加密市场数据(eddarktrends)，评估新型合成阿片类药物的可用性趋势;4)根据美国精神卫生(MHA)的报告，与美国13个州相关的社交媒体数据中的COVID-19趋势。

方法:

DAO的领域和范围使用流行的本体方法(101本体开发)中的能力问题来定义。101方法包括1;确定本体的领域和范围;2.重用现有知识;3.本体中重要术语的列举;4.定义类及其属性，并创建类的实例。本体的质量是用语义网社区和从事自然语言处理的人工智能社区认可的一组工具和最佳实践来评估的。

结果:

当前版本的DAO包含315个类、31个关系和类之间的814个实例。本体是灵活的，可以很容易地适应新的概念。将本体与机器学习算法相结合，通过在机器学习过程中加入外部知识，大大降低了虚警率。该本体定期更新，以捕获不同上下文中不断发展的概念，并应用于分析与社交媒体和暗网市场相关的数据。

结论:

DAO提供了一个强大的框架和有用的资源，可以扩展和适应广泛的物质使用和心理健康领域，以帮助推进基于网络的数据的大数据分析，用于物质使用流行病学研究。