公开(公告)号：CN114358961B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202111613220.8

申请日：2021-12-27

Applicant: 湖南大学

Inventor： 姜文君 ,  陈国榜 ,  李肯立 ,  李克勤 ,  戴雅君

IPC: G06Q50/00 ,  G06F30/20 ,  G06F111/08

Abstract: 本申请提供一种考虑群体共识的竞争影响力传播最大化方法及相关设备，可以为社交网络实现更好的影响力传播效果。该方法包括：将从社交网络中选取的K个初始节点进行激活，得到正向节点集合；若目标群体满足群体激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标群体进行激活；若社交网络中存在未激活且不处于已激活群体中的目标节点，且目标节点满足节点激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标节点进行激活；将被正向影响所激活的节点添加至正向节点集合以及被竞争影响所激活的节点添加至竞争节点集合；基于添加节点后的正向节点集合和竞争节点集合对社交网络中未激活的节点进行激活，直至达到终止条件得到正向最终集合。

公开(公告)号：CN110111901B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910407569.2

申请日：2019-05-16

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  孙哲 ,  李非 ,  陈国榜 ,  张磊 ,  秦拯 ,  魏洪 ,  马婷 ,  魏骁勇

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明属于医疗数据挖掘领域，具体公开了基于RNN神经网络的可迁移病人分类系统。该系统包括：输入模块、数据处理模块、分类模块；输入模块用于获取原始病历数据；数据处理模块包括数据预处理单元、病人时序序列生成单元，用于将输入模块读入的原始病历数据转换成病人时序序列；分类模块包括模型构建单元、模型预测单元、迁移单元，用于将RNN神经网络与Attention(注意力)机制结合，构建病人分类模型，然后将数据处理模块得到的病人时序序列输入到模型进行训练，最后将训练好的模型迁移到不同数据集上进行病人分类预测。本发明具有通过挖掘电子病历数据，构建病人分类模型，在不同医疗数据集上进行病人死亡风险分类来辅助医生诊疗的优势。

公开(公告)号：CN114358961A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111613220.8

申请日：2021-12-27

Applicant: 湖南大学

Inventor： 姜文君 ,  陈国榜 ,  李肯立 ,  李克勤 ,  戴雅君

IPC: G06Q50/00 ,  G06F30/20 ,  G06F111/08

Abstract: 本申请提供一种考虑群体共识的竞争影响力传播最大化方法及相关设备，可以为社交网络实现更好的影响力传播效果。该方法包括：将从社交网络中选取的K个初始节点进行激活，得到正向节点集合；若目标群体满足群体激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标群体进行激活；若社交网络中存在未激活且不处于已激活群体中的目标节点，且目标节点满足节点激活条件，则通过正向影响或竞争影响对目标节点进行激活；将被正向影响所激活的节点添加至正向节点集合以及被竞争影响所激活的节点添加至竞争节点集合；基于添加节点后的正向节点集合和竞争节点集合对社交网络中未激活的节点进行激活，直至达到终止条件得到正向最终集合。

公开(公告)号：CN110111901A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910407569.2

申请日：2019-05-16

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  孙哲 ,  李非 ,  陈国榜 ,  张磊 ,  秦拯 ,  魏洪 ,  马婷 ,  魏骁勇

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医疗数据挖掘领域，具体公开了基于RNN神经网络的可迁移病人分类系统。该系统包括：输入模块、数据处理模块、分类模块；输入模块用于获取原始病历数据；数据处理模块包括数据预处理单元、病人时序序列生成单元，用于将输入模块读入的原始病历数据转换成病人时序序列；分类模块包括模型构建单元、模型预测单元、迁移单元，用于将RNN神经网络与Attention(注意力)机制结合，构建病人分类模型，然后将数据处理模块得到的病人时序序列输入到模型进行训练，最后将训练好的模型迁移到不同数据集上进行病人分类预测。本发明具有通过挖掘电子病历数据，构建病人分类模型，在不同医疗数据集上进行病人死亡风险分类来辅助医生诊疗的优势。