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基于知识图谱的推荐系统

基于知识图谱的推荐系统

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作者：杨天吉海南大学

学位级别：硕士

随着社会的进步与发展,互联网+的快速发展,药品推荐系统层出不穷,而药品推荐系统的核心则是针对于药品信息的数据处理与分类。因现阶段针对国内药物并没有权威可用且契合的公开数据集,所以各种推荐系统所使用的数据均存在数据缺失的问题... 详细信息

随着社会的进步与发展,互联网+的快速发展,药品推荐系统层出不穷,而药品推荐系统的核心则是针对于药品信息的数据处理与分类。因现阶段针对国内药物并没有权威可用且契合的公开数据集,所以各种推荐系统所使用的数据均存在数据缺失的问题,且现存的各类数据文本分类算法又存在特征提取不准确、模型泛华能力弱等问题。而针对此种问题,本文的研究工作与创新点如下。(1)数据的收集和处理:针对数据缺失问题,利用python语言编写爬虫脚本越过各大医药网站的反爬机制对其药品的半结构化数据(包括药品本身的详细介绍以及销量信息和评价)进行爬取,然后使用jieba分词工具以及CNN网络对其进行中文分词的去除。而药品的销量信息与评价信息则需要单独整理以供后续推荐时进行比对使用。(2)知识图谱的构建:针对特征提取不准确、模型泛华能力弱等问题提出了Attention-BiLstm-BiGRU模型,并在神经元个数、维度、批次等分别对它测试优化,已达到在本数据集上有最优效果;它由注意力机制、双向门控和双向长短时网络组成。该模型首先通过双向LSTM和双向GRU分别对文本序列进行建模,以捕捉文本中的上下文特征,采用双向是因为能够同时考虑文本序列的前后文信息,然后将LSTM和GRU的输出进行拼接;然后使用注意力机制对提取到的特征进行加权,以便将重要的特征突出显示。在第一阶段整理好的药品数据集上与BiLstm、BiGRU以及注意力机制进行对比后,分别有2%、13%、8%的提升,验证了模型的有效性。(3)药品推荐系统的设计和实现:综合以上几点,设计并实现了基于智能问答的推荐系统。该系统使用基于skip-gram模型编写推荐算法,对用户输入的问题从图数据库中选择准确的信息进行推荐,满足用户的需求。用户输入的症状越多,推荐的药品也会越准确,并在推荐之前会与销量表对比确保推荐最适合症状的建议药品供用户选择。这个系统的核心功能包括存储、获取数据、智能回答问题、展示疾病药品知识和推荐药品。通过这个系统,我们可以将医疗诊断和药品信息整合起来,相比现在只提供药品购买服务的平台有了更大的进步,能够帮助用户解决购药难的问题,非常实用。

关键词：知识图谱药品推荐数据处理疾病问诊系统构建

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