基于高速门控神经网络和注意力机制的草药推荐方法及装置

本发明涉及中医诊疗技术领域，公开了一种基于高速门控神经网络和注意力机制的草药推荐方法及装置，包括：将症状信息转化为症状稀疏向量，基于草药标签构建草药多标签向量；将症状稀疏向量映射为症状稠密特征，将草药多标签向量映射为草药稠密特征，并基于症状稠密特征构建症状嵌入矩阵，基于草药稠密特征构建草药嵌入矩阵；确定症状嵌入矩阵与草药嵌入矩阵之间的深层语义映射关系；生成融合特征序列；通过平均池化与全连接层提取最终症状特征，结合草药嵌入矩阵进行点积相似度匹配，并利用TOP‑K策略生成推荐草药集合；本发明有效解决了现有的草药推荐方法存在准确性较低、可解释性较差的问题。