基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统及方法，通过对医药知识图谱中的所有医药知识进行整理、分析，将非结构化数据转换为结构化数据，挖掘医药知识中的重要性置信度和关联置信度，构建医药知识词典，实现医药知识精准挖掘；将医药知识词典用于用户学习环境中，按照用户的学习状况和行为数据设置第一触发指令和第二触发指令，根据触发指令推荐医药知识，并根据每个药物知识及其连接通道得到关联性强的其他药物知识，形成医药知识推荐集，使得用户能够有针对性的、快速学习医药知识。学习医药知识。学习医药知识。

【技术实现步骤摘要】
基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统及方法


[0001]本专利技术涉及医药、计算机领域，尤其涉及一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统及方法。

技术介绍

[0002]医药领域存在着大量的医药基础知识，这些医药知识汇聚成了医药领域的宝库。医药领域的数据来源有多种多样，因此当用户在面对海量的医药课程和医药价值资讯时却无从选择，用户难以找到适时、适地、适合的价值信息。如何把大量医药知识向用户有针对性的、及时的推荐和普及，使得用户能够有针对性的、快速学习医药知识是一个亟待解决的课题。
[0003]我国专利申请号：202010767903.8；公布日：2020.11.10，汪礼君公开了一种基于深度学习的医药知识图谱构建方法及系统，包括:获取医药网站中的相关医药知识信息，并对医药网站内容进行解析;完成对解析内容的数据清洗;利用基于词典的切分算法对解析内容进行切分处理;设计医药知识图谱实体关系，并进行基于医药知识图谱的语义表示;基于注意力机制进行知识图谱网络的构建，并进行基于知识图谱的医药问答;将基于知识图谱的医药问答过程建模为排序问题，采用逐点训练的方式进行计算，得到问答之间的匹配分数，并根据匹配分数的分布特征进行参数精调，实现少样本下的知识图谱训练。
[0004]但本专利技术专利技术人在实现本专利技术实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：知识繁多导致数据利用率和准确率较低，无法对医药知识中的隐藏内容进行精准挖掘，用户难以找到适合的价值信息，难以加快学习速度。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例通过提供一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统及方法，解决了现有技术中知识繁多导致数据利用率和准确率较低，无法对医药知识中的隐藏内容进行精准挖掘，用户难以找到适合的价值信息，难以加快学习速度的问题；实现了精准挖掘医药知识隐含信息，为用户推荐合适的医药知识，使得用户能够有针对性的、快速学习医药知识。
[0006]本专利技术的技术方案如下：一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统，对网络大数据中的数据进行整理、分析，将非结构化数据转换为结构化数据，挖掘大数据中的重要性置信度和关联置信度，构建知识词典，实现大数据精准挖掘；根据用户实测水平和行为数据了解用户需求，根据用户需求推荐相应知识数据集。具体包括以下部分：用户终端10和医药知识服务器20所述医药知识服务器20包括：大数据对接组件201、数据整理组件202、用户接口组件203、实时检测组件204、数据处理组件205、数据分析组件206、指令响应组件207和医药知识库208；
所述数据整理组件202用于对医药知识图谱中的所有医药知识进行整理、分析，挖掘医药知识中的隐含关系，构建医药知识词典,所述指令响应组件207用于根据第一触发指令和第二触发指令中所述医药知识库208中寻找相应的医药知识点，并根据每个药物知识及其连接通道得到关联性强的其他药物知识，将所有药物知识按照顺序汇集，得到当前用户的医药知识推荐集。所述指令响应组件207将医药知识推荐集通过数据连接的方式传输给所述用户接口组件203和所述医药知识库208。
[0007]优选的，所述数据整理组件202具体包括：数据梳理单元2021、数据计算单元2022、格式规划单元2023、通道构建单元2024，所述数据梳理单元2021用于将医药知识图谱中的所有医药知识形成不同知识维度的数据列，将整理后的数据通过数据传输的方式发送给所述数据计算单元2022；所述数据计算单元2022用于计算每个药物在医药知识图谱中的重要性置信度和两个实体之间的关系置信度，将药物的重要性置信度和两个实体之间的关系置信度发送给所述通道构建单元2024，并将关系置信度发送给所述格式规划单元2023；所述格式规划单元2023用于将医药知识图谱中各药物节点之间的关系格式设置为三元组，将三元组通过数据连接的方式发送给所述通道构建单元2024；所述通道构建单元2024用于在符合关系置信度阈值的药物之间设置关系连接通道，药物之间的连接通道权重决定了药物是否可以进行搭配学习，所述通道构建单元2024将药物三元组知识以及药物通道共同构成医药知识词典，将医药知识词典通过数据连接的方式发送给所述医药知识库208；一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统的实现方法，包括以下步骤：S1.获取医药知识图谱，对医药知识图谱中的所有医药知识进行整理、分析，挖掘医药知识中的隐含关系，构建医药知识词典；S2.将医药知识词典用于用户学习环境中，根据第一触发指令和第二触发指令寻找相应的医药知识点，形成医药知识推荐集，能适时地按照用户的学习状况推荐学习内容，方便用户快速学习。
[0008]优选的，所述步骤S1具体包括：数据计算单元计算每个药物在医药知识图谱中的重要性，用于表征药物的重要性置信度；数据计算单元计算两个实体的关系置信度。
[0009]优选的，所述步骤S1具体包括：通道构建单元在符合关系置信度阈值的药物之间设置关系连接通道，并计算通道的权重，药物之间的连接通道权重决定了药物是否可以进行搭配学习。
[0010]优选的，所述步骤S2具体包括：用户接口组件测验出用户的学习状况，即用户对医药知识的掌握程度；用户接口组件获取用户访问日志中的用户行为信息以及用户行为信息对应的响应信息。
[0011]优选的，所述步骤S2具体包括：将行为数据的权重和学习权重作为用户对不同药物的不同知识维度的需求度，根据学习权重得到第一触发指令；根据行为数据的权重得到第二触发指令。指令响应组件根据第一触发指令和第二触发指令在中医药知识库中寻找相应的医药知识点，并根据每个药物知识及其连接通道得到关联性强的其他药物知识，将所有药物知识按照顺序汇集，得到
当前用户的医药知识推荐集。
[0012]本专利技术的有益效果是：1、本专利技术通过对医药知识图谱中的所有医药知识进行整理、分析，将非结构化数据转换为结构化数据，便于数据被计算机识别，提高数据的利用率和准确率，挖掘医药知识中的重要性置信度和关联置信度，构建医药知识词典，实现医药知识精准挖掘；2、将医药知识词典用于用户学习环境中，按照用户的学习状况和行为数据设置第一触发指令和第二触发指令，根据触发指令推荐医药知识，并根据每个药物知识及其连接通道得到关联性强的其他药物知识，形成医药知识推荐集，让用户明白自身学习的弱点与盲点，并根据医药知识推荐集对弱点知识点与其它相关知识点的方式进行强化学习，让用户能有计划、快速地学习医药知识。
[0013]3、本专利技术的技术方案能够有效解决现有技术中知识繁多导致数据利用率和准确率较低，无法对医药知识中的隐藏内容进行精准挖掘，用户难以找到适合的价值信息，难以加快学习速度的问题。并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，通过验证，最终能够精准挖掘医药知识隐含信息，为用户推荐合适的医药知识，使得用户能够有针对性的、快速学习医药知识。
附图说明
[0014]图1为本专利技术所述的一种医药知识快速学习方法流程图；图2为本专利技术所述的一种基于精准算法和大数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统，其特征在于，包括以下部分：用户终端（10）和医药知识服务器（20），所述医药知识服务器（20）包括：大数据对接组件（201）、数据整理组件（202）、用户接口组件（203）、实时检测组件（204）、数据处理组件（205）、数据分析组件（206）、指令响应组件（207）和医药知识库（208）；所述数据整理组件（202）用于对医药知识图谱中的所有医药知识进行整理、分析，挖掘医药知识中的隐含关系，构建医药知识词典,所述指令响应组件（207）用于根据第一触发指令和第二触发指令中所述医药知识库（208）中寻找相应的医药知识点，并根据每个药物知识及其连接通道得到关联性强的其他药物知识，将所有药物知识按照顺序汇集，得到当前用户的医药知识推荐集，所述指令响应组件（207）将医药知识推荐集通过数据连接的方式传输给所述用户接口组件（203）和所述医药知识库（208）。2.如权利要求1所述的一种基于精准算法和大数据的医药知识快速学习系统，其特征在于，所述数据整理组件（202）具体包括：数据梳理单元（2021）、数据计算单元（2022）、格式规划单元（2023）、通道构建单元（2024），所述数据梳理单元（2021）用于将医药知识图谱中的所有医药知识形成不同知识维度的数据列，将整理后的数据通过数据传输的方式发送给所述数据计算单元（2022）；所述数据计算单元（2022）用于计算每个药物在医药知识图谱中的重要性置信度和两个实体之间的关系置信度，将药物的重要性置信度和两个实体之间的关系置信度发送给所述通道构建单元（2024），并将关系置信度发送给所述格式规划单元（2023）；所述格式规划单元（2023）用于将医药知识图谱中各药物节点之间的关系格式设置为三元组，将三元组通过数据连接的方式发送给所述通道构建单元（2024）；所述通道构建单元（2024）用于在符合关系置信度阈值的药物之间设置关系连接通道，药物之间的连接通道权重决定了药物是否可以进行搭配学习，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：段小霞，吴嘉瑞，于言言，赵郑，
申请(专利权)人：北京融华汇投资管理有限公司，
类型：发明
国别省市：