一种用于在线医生推荐的方法

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推荐专利
一种用于在线医生推荐的方法
申请号:CN202510385115
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120319422A
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种用于在线医生推荐的方法,涉及智慧医疗技术领域,解决数据的可用性和模型的有效性限制了对患者医疗需求和医生专业能力的有效挖掘的技术问题;本发明提出了一种用于在线医生推荐的新型知识增强图神经网络,即基于知识图转换器的协同注意力网络(KGTCAN),首先构建医疗知识图谱以反映医生与关键医疗实体之间的关系;然后对患者进行聚类,将具有相似就诊历史的患者聚为一类,生成更密集的集群‑医生交互图;最后,设计知识图转换器层和协同注意力层分别处理医疗知识图谱和集群‑医生交互图;通过利用Transformer架构和协同注意力机制,KGTCAN能够有效地过滤无关连接并聚合相关信息,从而提高患者和医生的表征学习能力。
技术关键词
医疗知识图谱 协同注意力 集群 患者 转换器 实体 联合损失函数 在线 贝叶斯个性化排序 关系 sigmoid函数 智慧医疗技术 文本 专业 代表 生成知识 深度学习模型 聚类 三元组 网络
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