[發(fā)明專利]一種基于PageRank算法的醫(yī)院重要性排名方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810283655.2
• 申請日: 2018-04-02
• 公開（公告）號: CN108804496A
• 公開（公告）日: 2018-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宣琦;李永苗;虞燁煒;鄭鈞;俞山青;阮中遠;徐東偉;許榮華
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G16H40/20
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于PageRank算法的醫(yī)院重要性排名方法，包括以下步驟：步驟1：收集關(guān)于醫(yī)生多點執(zhí)業(yè)的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；步驟2：根據(jù)醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)生成概率轉(zhuǎn)移矩陣；步驟3：采用PageRank算法對醫(yī)院重要性進行排名；步驟4：采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)與醫(yī)院的網(wǎng)上排名進行相關(guān)性分析。本發(fā)明通過構(gòu)建醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，使用PageRank算法實現(xiàn)對一線和新一線城市的醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)院進行重要性排名，最后使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)與醫(yī)院的網(wǎng)上排名進行相關(guān)性分析；后續(xù)能夠?qū)崿F(xiàn)對一線和新一線城市的醫(yī)院重要性排名情況與各城市實施的政策、交通狀況等相結(jié)合進行分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)科學技術(shù)，特別是涉及一種基于PageRank算法的醫(yī)院重要性排名方法。

背景技術(shù)

伴隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類的社會活動日趨網(wǎng)絡(luò)化。我們的生活被各種網(wǎng)絡(luò)包圍著，例如與他人交流的在線社交網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、科研合作網(wǎng)絡(luò)；與生活密切相關(guān)的因特網(wǎng)、交通網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)；與人自身相關(guān)的新陳代謝網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等等。隨著網(wǎng)絡(luò)科學的蓬勃發(fā)展，節(jié)點重要性的研究進一步受到人們的關(guān)注。如何正確評價節(jié)點的重要性已成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的一項具有重要意義的課題。

基于隨機游走的節(jié)點重要性排序方法主要用于網(wǎng)頁排序。由于網(wǎng)頁之間的鏈接關(guān)系可以解釋為網(wǎng)頁之間的相互關(guān)聯(lián)，該方法基于此區(qū)分網(wǎng)頁的重要程度。這類典型的方法有PageRank算法，LeaderRank算法和HITS算法等。PageRank算法是用于搜索引擎中網(wǎng)頁排序的經(jīng)典算法。該算法基于“從優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁鏈接而來的網(wǎng)頁必定還是優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁”的回歸關(guān)系，其基本思想是：當網(wǎng)頁A有一個連接指向網(wǎng)頁B，就認為B獲得了A對它貢獻的分值，該值的多少取決于網(wǎng)絡(luò)A本身的重要程度，即網(wǎng)頁A的重要性越大，網(wǎng)頁B獲得的貢獻值就越高。由于網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)頁連接的相互指向，該分值的計算為一個迭代過程，最終網(wǎng)頁根據(jù)所得分值進行檢索排序。PageRank的使用基于兩個前提，一是指向一個網(wǎng)頁的超鏈接數(shù)越多，表明這個網(wǎng)頁越重要；二是指向網(wǎng)頁的入鏈質(zhì)量不同，質(zhì)量高的頁面會通過鏈接向其他頁面?zhèn)鬟f更多的權(quán)重，所以越是質(zhì)量高的頁面指向的頁面重要性也越高。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中無法實現(xiàn)醫(yī)院重要性排名方法的不足，研究一線城市與新一線城市的醫(yī)生行為對醫(yī)院重要性排名的影響。本發(fā)明提出一種基于PageRank算法的醫(yī)院重要性排名方法，構(gòu)建醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，通過PageRank算法根據(jù)一線城市與新一線城市的醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對各城市的醫(yī)院進行排名，最后使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)與醫(yī)院的網(wǎng)上排名進行相關(guān)性分析。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

一種基于PageRank算法的醫(yī)院重要性排名方法，包括以下步驟：

步驟1：收集關(guān)于醫(yī)生多點執(zhí)業(yè)的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

步驟2：根據(jù)醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)生成概率轉(zhuǎn)移矩陣；

步驟3：采用PageRank算法對醫(yī)院重要性進行排名；

步驟4：采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)與醫(yī)院的網(wǎng)上排名進行相關(guān)性分析。

進一步，所述步驟1中，收集關(guān)于醫(yī)生多點執(zhí)業(yè)的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。所述醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為一個由集合V、E和W組成的圖，記為G＝(V,E,W)，其中V＝{v₁,v₂,…,v_N}是節(jié)點集合，每個節(jié)點表示一個醫(yī)院；是無向連邊集合，表示醫(yī)院之間的關(guān)系；W＝(w_ij)_N×N是連邊權(quán)重集合，表示兩個醫(yī)院共享醫(yī)生的人數(shù)。

再進一步，所述步驟2中，根據(jù)醫(yī)院關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)生成概率轉(zhuǎn)移矩陣，同時我們增加隨機跳轉(zhuǎn)，引入阻尼系數(shù)p。概率轉(zhuǎn)移矩陣A′，計算如下：