一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法技术

本发明专利技术属于智能推荐技术领域，公开了一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，包括数据采集模块采集中药组方的数据；同时获取患者个人基本信息、各项生理数据、症状及疾病信息，数据预处理模块对采集的中药组方数据进行清洗、格式化处理；知识图谱构建模块基于处理后的数据进行知识图谱构建；存储模块利用分布式数据库分别存储采集的数据、处理后的数据、构建得到的知识图谱；推荐模型构建模块通过构建基于知识图谱的中药经典名方推荐模型，基于获取的患者相关信息进行中药经典名方推荐；结果展示模块输出推荐的中药经典名方。本发明专利技术实现了智能化的中药名方推荐，且推荐的名方能够满足患者个性化差异，达到切合病情、提高疗效的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法
本专利技术属于智能推荐
，尤其涉及一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法。
技术介绍
目前：患者去医院就诊时，中医医师通过望、闻、问、切等手段对患者病情进行诊断，并根据诊断结果为用户开具中药药方。医师在为开具中药方剂时，通常需要翻阅中医、中药典籍进行药方查找，查找到药方后再根据患者个人情况进行调方，将调整的药方方剂中的各味药品人工书写或录入，使得现有的中药方剂标准化程度低，不利于中药技术的推广。而且医师开具药方时需要花费大量时间，开方效率低。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的中药方剂标准化程度低，不利于中药技术的推广，而且现有药方获取方法耗费时间多，开方效率低。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法。本专利技术是这样实现的，一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法包括：步骤一，数据采集模块利用爬虫技术从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法包括：/n步骤一，数据采集模块利用爬虫技术从相关中药组方书籍或相关数据库中采集中药组方的数据；/n步骤二，获取患者个人基本信息，利用生理监测设备获取患者的各项生理数据，通过问卷或其他方式获取患者的症状及疾病信息；/n步骤三，数据预处理模块对采集的中药组方数据进行清洗、格式化处理，得到架构清晰的中药组方数据；/n步骤四，将获取的患者的症状及疾病信息与采集的中药组方所治疗的对应症状进行对比筛选，/n步骤五，知识图谱构建模块基于处理后的数据进行中药名方知识图谱构建；存储模块利用分布式数据库分...

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法包括：
步骤一，数据采集模块利用爬虫技术从相关中药组方书籍或相关数据库中采集中药组方的数据；
步骤二，获取患者个人基本信息，利用生理监测设备获取患者的各项生理数据，通过问卷或其他方式获取患者的症状及疾病信息；
步骤三，数据预处理模块对采集的中药组方数据进行清洗、格式化处理，得到架构清晰的中药组方数据；
步骤四，将获取的患者的症状及疾病信息与采集的中药组方所治疗的对应症状进行对比筛选，
步骤五，知识图谱构建模块基于处理后的数据进行中药名方知识图谱构建；存储模块利用分布式数据库分别存储采集的数据、处理后的数据、构建得到的中药名方知识图谱；
步骤六，推荐模型构建模块通过构建基于知识图谱的中药经典名方推荐模型，基于获取的患者相关信息进行中药经典名方推荐；
步骤七，通过结果展示模块对推荐的中药经典名方列表中的每个名方的摘要信息进行显示；
步骤八，根据用户选择结果将选中的中药经典名方列表中的某一名方的信息进行详细显示。


2.如权利要求1所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，步骤一中，所述利用爬虫技术从相关中药组方书籍或相关数据库中采集中药组方的数据具体包括：
(1)分布在中药组方数据库的爬虫端将服务接口注册到dubbo服务中心；
(2)控制端将开始获取数据控制指令发送至dubbo服务中心；
(3)dubbo服务中心接收到控制端发送的开始获取数据控制指令，并调度各爬虫端所注册的服务开始工作；
(4)爬虫端将在中药组方数据库上爬取的县域电商数据发送至dubbo服务中心；
(5)dubbo服务中心将接收到的中药组方数据发送至控制端；
(6)控制端接收dubbo服务中心发送的中药组方数据；
(7)控制端将停止获取数据控制指令发送至dubbo服务中心；
(8)dubbo服务中心接收到控制端发送的停止获取数据控制指令，并调度各爬虫端停止爬取数据。


3.如权利要求1所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，步骤三中，所述对采集的中药组方数据进行清洗的方法包括：
将获取到的数据进行去重，并将获取到的数据解析成结构化数据；
对解析后的数据依次进行非中文字符去除、分词筛选、匹配性筛选和句子通顺性筛选后，获得清洗数据。


4.如权利要求1所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，步骤四中，所述将获取的患者的症状及疾病信息与采集的中药组方所治疗的对应症状进行对比筛选，包括：
获取患者的症状及疾病信息，制作第一数据表；以及获取采集的中药组方所治疗的对应症状，制作第二数据表；选取第一数据表和第二数据表的共有字段；将第一数据表每个记录共有字段的数据与第二数据表共有字段的数据进行对比，以检测第一数据表和第二数据表之间是否存在差异数据；根据检测结果，判断第一数据表和第二数据表中的数据是否一致；判断为一致的部分即筛选得到的结果。


5.如权利要求1所述基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，步骤五中，所述知识图谱构建的方法包括：
1)对处理后的数据进行分词，提取多个目标实体，标注命名实体，进行语料格式转换；进行实体及实体属性的抽取，关系及关系属性的抽取；并确定提取的多个实体之间的关系；
2)将多个目标实体和多个目标实体之间的关系融合至中药名方知识图谱中，得到当前知识图谱的多个候选实体以及多个候选实体之间的关系；
3)基于当前知识图谱的多个候选实体以及多个候选实体之间的关系，构建中药名方知识图谱；
所述中药名方知识图谱的构建方法进一步包括：
获取待构建中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨茜，王梦洲，苏岩，潘瑞，危永胜，
申请(专利权)人：杨茜，
类型：发明
国别省市：重庆;50