典型文献
融合知识图谱和协同过滤的医疗不良事件推荐研究
文献摘要：
医护人员在处理医疗不良事件时,大多依靠个人主观经验给出解决方案.采用知识图谱特征学习和协同过滤算法相结合的方式对医院长期积累的不良事件数据集进行采集训练,为医护人员提供最优解决方案.首先通过知识图谱训练算法将不良事件中的病人信息转化为低纬向量,采用余弦相似度算法计算出病人的相似矩阵;再通过协同过滤算法依靠事件基本信息计算出不良事件的相似矩阵;最后将两者结合为一个推荐结果集.该算法提供的推荐结果集正确率比传统方法平均提高35％,不仅减轻了医护人员的负担,还有助于管理层更有效地追溯责任人.
文献关键词：
知识图谱;协同过滤;语义相似性;推荐系统
中图分类号：
作者姓名：
魏江南;皋军;热甫凯提
作者机构：
江苏科技大学计算机学院,江苏镇江212003;盐城工学院信息化建设与管理办公室,江苏盐城221051;喀什地区第一人民医院网络信息中心,新疆喀什844000
文献出处：
引用格式：
[1]魏江南;皋军;热甫凯提-.融合知识图谱和协同过滤的医疗不良事件推荐研究)[J].软件导刊,2022(04):32-37
A类：
B类：
融合知识,医疗不良事件,医护人员,图谱特征,特征学习,协同过滤算法,院长,件数,集训,最优解,训练算法,纬向,余弦相似度,相似度算法,算法计算,相似矩阵,管理层,责任人,语义相似性,推荐系统
AB值：
0.282588
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