平行智能病例推薦模型的建模方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201611255643.6 申請日 -
公開（公告）號 CN107656952A 公開（公告）日 2018-02-02
申請公布號 CN107656952A 申請公布日 2018-02-02
分類號 G06F17/30;G16H10/60;G16H50/70 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 婁乾;施小博;國元元;王飛躍;尚永濤 申請（專利權(quán)）人 青島中科慧康科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 青島聯(lián)信知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 青島中科慧康科技有限公司;青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院
地址 266109 山東省青島市高新區(qū)智力島路一號創(chuàng)業(yè)大廈B座26層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種平行智能病例推薦模型的建模方法，其步驟如下：從電子病例數(shù)據(jù)庫中獲取已有的患者病例，對患者病例進(jìn)行去噪處理、聚類處理、分詞處理后，建立患者病例語料數(shù)據(jù)庫；定義TFIDFi,j表示一個(gè)字或詞語在患者病例語料數(shù)據(jù)庫中的一份病例的重要程度，根據(jù)TFIDFi,j建立LSI向量空間模型，同時(shí)根據(jù)患者病例語料數(shù)據(jù)庫中的所有字和詞語建立BOW詞袋模型；通過LSI向量空間模型和BOW詞袋模型計(jì)算患者病例語料數(shù)據(jù)庫中的歷史病例向量和待處理病例向量；計(jì)算歷史患者病例間的余弦相似度，并進(jìn)行存儲；計(jì)算待處理病例向量與歷史患者病例向量之間的余弦相似度，根據(jù)余弦相似度尋找待處理病例的相似病例。采用本發(fā)明方法建立的模型的準(zhǔn)確性高、誤差小，推薦結(jié)果質(zhì)量高。