【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗健康信息，特别是涉及一种基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法及系统。
技术介绍
1、
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3、现有的老年慢性病风险预测方法主要分为以下几类：基于统计学模型的预测方法、基于机器学习的预测方法、基于时间序列分析的预测方法以及基于知识图谱的预测方法。
4、这些方法在一定程度上能够对老年人群的慢性病风险进行预测，但是上述方法存在一定的局限性：基于统计学模型的预测方法简单易用，且易于解释，但在处理高维和非线性数据时效果有限，难以捕捉复杂的非线性关系和交互效应；基于机器学习的预测方法在某些情况下能够取得较好的预测效果，但对参数选择敏感，计算复杂度较高，且在处理大规模数据集时可能表现不佳；基于时间序列分析的预测方法可以有效地捕捉数据的时间依赖性，但在特征选择和复杂关系建模方面存在局限，无法充分利用多维度的健康数据进行全面的风险预测；基于知识图谱的预测方法通过构建和推理知识图谱来捕捉数据中的复杂关系，但在处理稀疏数据和推理路径时仍存在挑战，且需要大量的标注数据进行训练。
5、综上，...
【技术保护点】
1.基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，使用ESOA算法对所述健康数据集进行位置更新，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述STKGR-PR模型，用于通过多跳路径推理和奖励机制，将目标实体与其他实体之间的关系映射到多维空间中，实现对所述时序知识图谱预测模型中...
【技术特征摘要】
1.基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述步骤s2，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，使用esoa算法对所述健康数据集进行位置更新，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，所述stkgr-pr模型，用于通过多跳路径推理和奖励机制，将目标实体与其他实体之间的关系映射到多维空间中，实现对所述时序知识图谱预测模型中的目标实体与其他实体之间的关系的向量化，从而预测目标实体与其他实体之间的关系；所述tipnn模型，根据时序信息和目标实体之间的依赖关系，预测老年人群的慢性病风险。
5.根据权利要求4所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，构建stkgr-pr模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于时序知识图谱的老年慢性病风险预测方法，其特征在于，构建ti...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯思玲，陈柏林，黄梦醒，王冠军，刘慧舟，徐博，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：
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