[发明专利]一种基于标签的中药方剂多样性推荐方法

权利要求书

1.一种基于标签的中医方剂多样性推荐方法，其特征在于：该方法包含以下步骤，

步骤S1：利用中医病例构建症状证候标签权重矩阵；

步骤S2：利用症状证候标签权重矩阵生成症候类型不同的方剂推荐子列表；

步骤S3：利用症状证候标签的权重以及用户症状模型和方剂症状模型的相似度计算子列表排序比重；

步骤S4：根据子列表排序比重，计算各子列表隶属多样性推荐列表的方剂数量，对于生成的多样性推荐列表按照方剂隶属子列表的排序比重及方剂症状与用户症状特征相似度重排序，得出最终的多样性推荐列表。

2.根据权利要求1所述的一种基于标签的中医方剂多样性推荐方法，其特征在于：步骤S1构建症状症候标签权重矩阵的具体方法是，根据已有中医病例，利用互信息计算症状和症候之间的相关系数，称该相关系数为症候的症状体征贡献度，利用症候的症状体征贡献度构建症状症候标签权重矩阵；其中，互信息I的计算公式如下所示：

其中，X，Y分别代表两个随机变量，其联合分布概率为p(x，y)，p(x)和p(y)表示这两个随机变量的边际分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于标签的中医方剂多样性推荐方法，其特征在于：步骤S2利用症状症候标签矩阵生成不同证型方剂的推荐子列表，推荐子列表生成的方法包括：

根据用户输入症状及症状症候标签权重矩阵计算出用户输入症状集合S对应的所有症候标签集合T，针对于症候标签集合T中的每一个标签，生成方剂推荐子列表，子列表中方剂的排序按照方剂症状特征和用户输入特征S的相似度排序。

4.根据权利要求1所述的一种基于标签的中医方剂多样性推荐方法，其特征在于：所述步骤S3计算子列表排序比重包括：

S3.1计算子列表j症状症候标签的混合权重值syn_weight，其计算公式如下所示：

syn_weight(j)＝δ×syndrome_mean(j)+γ×syndrome_max(j) (2)

式(2)中syndrome_mean(j)表示用户的输入症状对于症候j的平均体征贡献度，syndrome_max(j)表示用户的输入症状对于症候j的最大体征贡献度；使用syn_ij表示用户输入症状i对应证型j的权重，则公式(2)中syndrome_mean(j)、syndrome_max(j)计算公式如(3)、(4)所示：

syndrome_max(j)＝max(syn_ij) (4)

S3.2计算用户症状模型和子列表j方剂症状模型的混合相似度值sim_symptom(j)，其计算公式如下所示：

sim_symptom(j)＝σ×simSym_mean(j)+τ×simSym_max(j) (5)

式(5)中，simSym_mean(j)表示用户症状和子列表中方剂症状的平均相似度，simSym_max(j)表示子列表中与用户症状最相似的方剂症状的相似值；使用S_input表示用户症状模型，S_ref(i，j)表示对应症候J的推荐子列表中第i个方剂症状模型，则式(5)中，simSym_mean(j)和simSym_max(j)的计算公式如下所示：

simSym_max＝max(sim(S_input，S_ref(i，j))) (7)。

5.根据权利要求4所述的一种基于标签的中医方剂多样性推荐方法，其特征在于：所述S3.2中症状相似度的计算通过Jaccard系数计算，Jaccard系数用于比较有限样本集之间的差异性，Jaccard系数越大，样本相似度越高。