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题名面向中医医案知识图谱补全的链路预测模型
被引量：1
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作者
楼琦峰
牟冬梅
王书童
黄丽丽
贾恺恺
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机构
长春中医药大学医药信息学院
吉林大学公共卫生学院
吉林大学第一医院
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出处
《科技情报研究》
2025年第3期101-110,共10页
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基金
国家自然科学基金项目“‘知识—数据’双轮驱动的多模态电子病历数据组织模式与应用研究”(编号:72374081)
吉林省科技发展计划项目“面向健康自主管理的个人诊疗信息平台开发与应用”(编号:20240304164SF)。
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文摘
[目的/意义]文章提出一种面向中医医案知识图谱补全的链路预测模型,旨在填补知识图谱中的缺失信息,揭示潜在的未知关联,推动构建更加全面和详尽的中医医案知识图谱。[方法/过程]通过收集整合中医哮喘领域医案,构建中医哮喘诊疗知识图谱。在RotatE模型中引入Dropout正则化和Batch Normalization技术,提出一种改进的ERDBN模型,并将其应用于完善哮喘诊疗知识图谱任务中。[结果/结论]首先在4个知识图谱公开数据集FB15K、FB15K-237、WN18和WN18RR上测试ERDBN模型性能,验证模型在知识图谱补全领域的有效性,实验结果,Hits@1指标分别提升1.0%、2.0%、0.5%和2.3%。在基于中医医案构建的哮喘诊疗知识图谱补全任务中,ERDBN模型成功预测了与肺实肾虚证和肺肾两虚证相关的舌象信息,验证了模型的有效性和实用性。本研究对于补全中医医案知识图谱,推动中医诊疗知识图谱的构建和应用提供有力支持。
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关键词
中医医案
知识图谱
知识图谱补全
链路预测
erdbn模型
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Keywords
Chinese medicine case
knowledge graph
knowledge graph complementation
link prediction
erdbn model
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分类号
R249
[医药卫生—中医临床基础]
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