[發(fā)明專利]一種基于知識圖譜的線下醫(yī)藥零售精準推薦技術(shù)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810495881.7
• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN108804419A
• 公開（公告）日: 2018-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄒京甫;秦拯;張吉昕
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F17/30;G06K9/62
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1.一種基于知識圖譜的線下醫(yī)藥零售精準推薦技術(shù)，其特征在于，包括：

1)提出了一種基于謂詞邏輯和模板匹配的醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方法。

2)提出了一種基于密度聚類的醫(yī)藥零售人群標簽生成方法。

3)提出了一種基于醫(yī)藥零售人群標簽的精準推薦方法。

2.如權(quán)利要求1所述基于謂詞邏輯和模板匹配的醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方法，其特征在于，醫(yī)藥知識圖譜是結(jié)合醫(yī)藥相關(guān)知識與語義信息處理技術(shù)來表示醫(yī)藥知識與其相關(guān)聯(lián)系的方法，用于表示藥品、保健品、用戶、疾病等實體以及這些實體之間的聯(lián)系。

采用基于謂詞邏輯和模板匹配的醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方法，包括醫(yī)藥實體提取以及醫(yī)藥實體關(guān)系抽取兩個部分。

對于醫(yī)藥實體提取部分，針對醫(yī)藥信息內(nèi)容進行模板設(shè)計與模板匹配，提取出相關(guān)醫(yī)藥實體。以提取“【藥品名稱】主治某病”中的藥品名稱為例，需要設(shè)定模板“【*】”，其中*為要提取的實體，“*”中表示不包含“】”的字符串，通過查找第一個“【”和相對于它的首個“】”便可匹配模板“【*】”，從而提取其中的“藥品名稱”實體名，并構(gòu)建醫(yī)藥知識圖譜中的實體節(jié)點。主要的醫(yī)藥實體類型有：疾病、中西藥、人體部位、人群、保健品、疾病問答、癥狀、科室等。

對于醫(yī)藥實體關(guān)系抽取部分，針對醫(yī)藥文本進行基于謂詞邏輯的模板設(shè)計與模板匹配，提取出醫(yī)藥實體關(guān)系。以藥品“感冒咳嗽顆粒”為例，該藥品的功能主治描述為“清熱解毒，止咳化痰。用于感冒發(fā)熱，頭痛，咳嗽。”，符合<實體名，“用于”，實體名>這個三元組所包含的為此規(guī)則，因此實體“感冒咳嗽顆粒”和實體“感冒發(fā)熱”、實體“頭痛”、實體“咳嗽”之間的實體關(guān)系就可以表示被抽取出來。醫(yī)藥實體之間的主要關(guān)系類型主要有：禁忌關(guān)系、相互作用關(guān)系、包含關(guān)系、伴隨關(guān)系、輔助關(guān)系、從屬關(guān)系等。

3.如權(quán)利要求1所述基于密度聚類的醫(yī)藥零售人群標簽生成方法，其特征在于，通過采集個人用戶的藥品組合和醫(yī)藥知識圖譜中<藥品,適用于,疾病>的三元組關(guān)聯(lián)關(guān)系，找到個人用戶的疾病組合，并形成疾病向量，基于DBSCAN密度聚類算法對個人用戶的疾病向量進行聚類，得到醫(yī)藥零售人群集合。

4.如權(quán)利要求1所述基于醫(yī)藥零售人群標簽的精準推薦方法，其特征在于，首先，構(gòu)建目標用戶-藥品向量d＝(d₁,d₂…,d_m)，表示用戶曾經(jīng)購買過的藥品組合，其中m表示藥品種類總數(shù)，d_i表示目標用戶是否購買過藥品i，若用戶購買過藥品i，則d_i＝1，否則d_i＝0；其次，基于藥品組合在醫(yī)藥知識圖譜中與人群標簽的關(guān)聯(lián)，為用戶構(gòu)建用戶畫像，給用戶打上人群標簽，并構(gòu)建m*k二維二進制藥品-標簽矩陣P；隨后，基于醫(yī)藥知識圖譜中的人群標簽和保健品的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建k*n二維二進制標簽-保健品矩陣G；最后，將用戶-藥品向量d，藥品-標簽矩陣P,標簽-保健品矩陣G相乘，得出用戶對保健品的興趣度向量r＝(r₁,r₂…,r_n)。

藥品-標簽矩陣

標簽-保健品矩陣

用戶對保健品的興趣度

其中，m表示用戶購買的藥品種類總數(shù)，k表示人群標簽總數(shù),p_i,j表示藥品i是否具有標簽j，k表示人群標簽總數(shù)，n表示保健品種類總數(shù)，g_i,j表示標簽i下是否有保健品j，r_i表示用戶對保健品i的興趣度，M表示藥品集合，K表示人群標簽集合，d_x表示目標用戶是否購買過藥品x，p_x,y表示藥品x是否具有人群標簽y，g_y,i表示人群標簽y下是否有保健品i。