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公开(公告)号:CN118296225A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410068538.X
申请日:2024-01-17
Applicant: 中国电子工程设计院股份有限公司 , 北京大学
IPC: G06F16/9535 , G16H10/60 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F16/36 , G16H20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征学习的失智照护方案推荐方法及系统,包括分别计算各目标对象特征与各照护建议特征的匹配度和各照护问题特征与各照护建议特征的匹配度用于判断需求对象请求对应适合的照护建议特征,精准发掘针对个性化特征及核心问题的失智照护方案,解决稀疏性和冷启动问题,提升照护方案推荐的准确性和效率。从居家照护者遇到的实际问题出发,根据失智老人的个性化特征实现个性化整体照护方案推荐,该方案具备科学性、获取便捷性和居家可操作性。
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公开(公告)号:CN119673403A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411738131.X
申请日:2024-11-29
Applicant: 中国电子工程设计院股份有限公司 , 北京大学
IPC: G16H40/20 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/334 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱和图注意力机制推荐照护建议的方法和模型,其中方法包括:原始案例数据被提取和预处理,并生成相应的索引;采用第一算法训练原始案例数据,获得第一模型,并利用该模型初始化第二模型,从而获取预处理数据的向量表示;基于这些向量表示,计算第一用户特征向量,并以此为中心构建知识图谱,生成节点关系矩阵;利用图注意力机制结合节点关系矩阵来确定第二用户特征向量;通过余弦相似度和多分类交叉熵构建损失函数,最终通过优化算法实现最优推荐模型,该发明提高了推荐系统的准确性和个性化程度,增强了用户体验。
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