[发明专利]一种基于网络特征的医生专家推荐方法在审
| 申请号： | 201810419312.4 | 申请日： | 2018-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN108877946A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;靳继伟;李永苗;郑钧;虞烨炜;余斌;傅晨波;阮中远;许荣华 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
一种基于网络特征的医生专家推荐方法，包括以下步骤：步骤1：获取上海市医院医生公开数据，包含所在医院和擅长疾病属性，并对其进行数据清洗；步骤2：提取医生擅长项属性构建特征网络；步骤3：利用node2vec将特征网络中的特征映射到高维空间向量化表示，并累加相关特征向量得到医生病人向量；步骤4：利用余弦相似度将病人向量 |
||
| 搜索关键词： | 医生 网络特征 向量 匹配 特征网络 专家推荐 余弦相似度 病人属性 高维空间 属性特征 数据清洗 特征向量 关联性 向量化 累加 疾病 构建 映射 可信 | ||
【主权项】：
1.一种基于网络特征的医生专家推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取医院医生公开数据，包括所在医院和擅长疾病属性，并对其进行数据清洗；步骤2：提取医生擅长项属性构建特征网络；步骤3：利用node2vec将特征网络中的特征映射到高维空间向量化表示，并累加相关特征向量得到医生与疾病的向量；步骤4：利用余弦相似度将病人向量![]()
与医生向量![]()
进行匹配进而推荐最匹配医生。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学，未经浙江工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810419312.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：医疗信息处理方法及装置
- 下一篇：基于迭代均值聚类的深度样本学习方法
