【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推荐，尤其涉及一种智能问诊推荐方法及系统。
技术介绍
1、智能推荐
包含基于用户行为分析和数据挖掘的个性化信息推送体系，其核心是通过算法模型实现用户需求与资源供给的精准匹配。该领域涉及用户画像构建、特征向量提取、相似度计算、推荐结果排序等技术环节，主要应用于电子商务、内容分发、医疗健康等场景，通过协同过滤、深度学习、知识图谱等技术手段完成信息筛选与推送任务。
2、其中智能问诊推荐方法是指通过医疗知识库与患者症状特征的多维度匹配机制实现诊疗方案推送的技术方案。该方法具体涵盖症状特征向量化处理、疾病诊断规则库构建、患者-医生双向偏好建模三个技术事项，采用基于知识图谱的推理机制完成症状与疾病的关联映射，运用多维度特征融合策略实现患者个体差异与医疗资源的动态匹配，通过动态权重分配机制平衡症状严重程度与科室专业度的关联关系。
3、现有技术在症状特征分析环节主要依赖静态文本处理与单一模态数据，未能有效整合影像数据的空间定位信息，导致特征向量构建过程存在语义歧义与空间关联缺失，在疾病诊断规则库应用过程中...
【技术保护点】
1.一种智能问诊推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能问诊推荐方法，其特征在于，所述器官域核心特征集合具体为词频权重、相似度得分，所述器官域核心特征集合与所述影像器官定位参数集合通过空间-语义映射关系进行协同验证，提升器官定位精度；
3.根据权利要求2所述的智能问诊推荐方法，其特征在于，所述影像器官定位参数集合包括空间坐标、DICOM标签，所述多模态关联特征对集合具体为共现频率值、模态类型对，所述推荐候选特征库包括特征索引、关联强度，所述症状演化路径向量集合包括时间戳序列、隐状态向量，所述带时序权重的特征集具体为权重...
【技术特征摘要】
1.一种智能问诊推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能问诊推荐方法，其特征在于，所述器官域核心特征集合具体为词频权重、相似度得分，所述器官域核心特征集合与所述影像器官定位参数集合通过空间-语义映射关系进行协同验证，提升器官定位精度；
3.根据权利要求2所述的智能问诊推荐方法，其特征在于，所述影像器官定位参数集合包括空间坐标、dicom标签，所述多模态关联特征对集合具体为共现频率值、模态类型对，所述推荐候选特征库包括特征索引、关联强度，所述症状演化路径向量集合包括时间戳序列、隐状态向量，所述带时序权重的特征集具体为权重值、时序关联度，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：温智玲，戴麒麟，戴宜隽，
申请(专利权)人：广东省南粤设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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