中醫(yī)是我國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué),在醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)揮了重要的積極作用。近年來,以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,為中醫(yī)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化、信息化、智能化帶來了機(jī)遇。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)中藥推薦模型,即實(shí)現(xiàn)根據(jù)一組癥狀,智能化地輸出一組中藥,可以幫助醫(yī)生在中醫(yī)臨床實(shí)踐中更準(zhǔn)確、更科學(xué)地制定醫(yī)療決策,同時(shí)促進(jìn)中醫(yī)更好發(fā)展。目前主流的中藥推薦方法多以主題模型為基礎(chǔ),僅利用癥狀、中藥間的共現(xiàn)信息,不能很好的建模二者的聯(lián)系。因此,將中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)引入中藥推薦任務(wù),可以更好地建模癥狀、中藥之間的關(guān)聯(lián),從而提升中藥推薦模型的性能。本文深入對(duì)如何融合中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)以更好地進(jìn)行中藥推薦這個(gè)問題展開研究。首先利用知識(shí)圖譜技術(shù),建模、組織多源異構(gòu)的中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí),以便高效利用;進(jìn)一步提出基于中醫(yī)異質(zhì)圖的表示學(xué)習(xí)方法以獲得更有效的中醫(yī)實(shí)體表示,支撐中藥推薦任務(wù);最后提出融合中醫(yī)實(shí)體表示和中藥配伍知識(shí)的主題模型,以進(jìn)行中藥推薦任務(wù),實(shí)現(xiàn)中醫(yī)臨床診斷的智能化。本文主要工作總結(jié)如下:·建立了信息豐富的中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)圖譜。利用知識(shí)圖譜技術(shù),基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù),以自頂向下的模式構(gòu)建中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)的統(tǒng)一組織;·提出了中醫(yī)異質(zhì)...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究問題
    1.4 主要貢獻(xiàn)
    1.5 組織架構(gòu)
第二章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 知識(shí)圖譜
        2.1.1 知識(shí)圖譜簡介
        2.1.2 相關(guān)技術(shù)
        2.1.3 常見的知識(shí)圖譜
    2.2 表示學(xué)習(xí)方法
        2.2.1 圖表示學(xué)習(xí)方法
        2.2.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法
    2.3 主題模型
        2.3.1 文本建模
        2.3.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 中醫(yī)知識(shí)圖譜
    3.1 研究背景
    3.2 中醫(yī)知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程
        3.2.1 概述
        3.2.2 中醫(yī)知識(shí)本體構(gòu)建
        3.2.3 中醫(yī)領(lǐng)域數(shù)據(jù)來源
        3.2.4 信息抽取
        3.2.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
    3.3 中醫(yī)知識(shí)圖譜的應(yīng)用
        3.3.1 中醫(yī)知識(shí)查詢
        3.3.2 基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)實(shí)體向量表示
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于異質(zhì)圖的中醫(yī)實(shí)體表示學(xué)習(xí)模型
    4.1 研究背景
    4.2 概念定義及問題定義
        4.2.1 概念定義
        4.2.2 問題定義
    4.3 方法
        4.3.1 中醫(yī)異質(zhì)圖的構(gòu)建
        4.3.2 中醫(yī)實(shí)體向量表示的構(gòu)建
        4.3.3 目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建
        4.3.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的構(gòu)建
    4.4 實(shí)驗(yàn)及分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 鏈接預(yù)測
        4.4.3 中醫(yī)實(shí)體向量表示可視化
    4.5 本章小結(jié)
第五章 融合中醫(yī)實(shí)體表示的主題模型的中藥推薦
    5.1 研究背景
    5.2 問題及符號(hào)定義
    5.3 融合中醫(yī)實(shí)體表示的模型
        5.3.1 TCMETM模型的推斷
    5.4 融合中醫(yī)配伍知識(shí)的模型
    5.5 藥物推薦
    5.6 實(shí)驗(yàn)及分析
        5.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.6.2 中藥推薦(問題1)
        5.6.3 主題評(píng)價(jià)(問題2)
        5.6.4 λ對(duì)結(jié)果的影響(問題3)
    5.7 中藥推薦系統(tǒng)
    5.8 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和科研情況



本文編號(hào)：3735637