一种基于松弛约束对称低秩表征的慢性病共病模式识别方法、装置、电子设备及存储介质

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一种基于松弛约束对称低秩表征的慢性病共病模式识别方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:CN202411366929
申请日期:2024-09-29
公开号:CN119312046B
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于松弛约束对称低秩表征的慢性病共病模式识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法通过获取医疗数据资源,利用医疗数据资源构建慢性病共病网络,慢性病共病网络用于描述疾病间的相关性、影响力,对慢性病共病网络进行低秩表征学习挖掘输出其中的社区结构,运用社区划分机制识别共病网络中的社区结构,发掘共病模式,在学习目标中引入松弛对称约束能够很好地感知到网络的固有对称结构特性,而引入捕获局部拓扑特征的图正则化技术,有效保持了网络的固有几何结构特性。
技术关键词
社区结构 增广拉格朗日 网络 电子病历 模式识别方法 疾病 矩阵分解算法 松弛 代表 拉普拉斯 数据 参数 节点 表征方法 模式识别装置 资源 决策 正则化技术 电子设备
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