纳里健康科技有限公司刘琛获国家专利权
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龙图腾网获悉纳里健康科技有限公司申请的专利5G领域中一种考虑患者浏览序列的医生推荐方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116501963B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310461901.X,技术领域涉及:G06F16/9535;该发明授权5G领域中一种考虑患者浏览序列的医生推荐方法是由刘琛;林辉;董津;曹兴兵;毛夏薇设计研发完成,并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本5G领域中一种考虑患者浏览序列的医生推荐方法在说明书摘要公布了:本发明公开了5G领域中一种考虑患者浏览序列的的医生推荐方法,基于智能导诊平台中患者的浏览和评分数据,预测患者下一个感兴趣的医生。为了克服患者评分数据的稀疏性,本发明将患者的浏览数据考虑进推荐方法中,并利用评分数据对浏览数据中包含的正面情感和负面情感进行解耦。本发明分为四个部分:第一部分是基于患者的正面评分数据,将患者浏览数据中正面情感信息剔除,得到患者浏览数据中的负面情感信息;第二部分是基于患者的负面评分数据,将患者浏览数据中负面情感信息剔除,得到患者浏览数据中的正面情感信息;第三部分是结合患者的两种反馈数据的两种情感信息,得到患者的向量表征;第四部分是根据患者向量表征,给患者推荐医生。
本发明授权5G领域中一种考虑患者浏览序列的医生推荐方法在权利要求书中公布了:1.5G领域中一种考虑患者浏览序列的医生推荐方法,其特征在于: 基于患者的正面评分数据,将患者浏览数据中正面情感信息剔除,得到患者浏览数据中的负面情感信息;本方法为了解决患者评分数据的稀疏性,将患者的浏览数据引入推荐系统中;患者的浏览数据既反映了患者的正面情感,又反映了患者的负面情感;本方法中,患者集合是U,医生集合是V;患者ui的浏览行为序列为其中下标l表示患者ui浏览行为序列的长度,上标b表示浏览数据,浏览行为序列中第j个医生表示为患者ui的的评分数据被划分为两个序列:正面评分序列和负面评分序列;当患者评分大于等于4,则该评分是正面评分,否则是负面评分;正面评分序列表示为 其中下标m1表示患者ui正面评分序列的长度,上标p表示正面评分数据,正面评分序列中第j个医生表示为负面评分序列表示为其中下标m2表示患者ui负面评分序列的长度,上标n表示负面评分数据,负面评分序列中第j个医生表示为患者的评分序列和浏览序列都同时包含了患者的正面情感信息和负面情感信息,为了区别,本方法把从患者评分序列中抽取的情感信息叫做强情感信息,从患者浏览序列中抽取的情感信息叫做弱情感信息;本方法根据患者的正面评分数据,将患者浏览数据中正面情感信息剔除,得到患者浏览数据中的负面情感信息,该过程称之为反注意力机制;具体步骤包括两步:第一步,根据患者的正面评分序列得到患者强正面情感信息公式如下: 其中,是正面评分序列中第j个医生的向量表征;第二步,以患者的强正面情感信息为根据,采用反注意力从患者的浏览行为序列中抽取弱负面情感信息公式如下: 其中,是浏览行为序列中第j个医生的向量表征;αj是第j个医生的权重,φ·函数表示两个向量的内积;从αj的计算公式可以看出,患者ui浏览行为序列中越和强正面情感信息相似的,权重越低,所以抽取出的代表患者的弱负面情感信息; 基于患者的负面评分数据,将患者浏览数据中负面情感信息剔除,得到患者浏览数据中的正面情感信息;具体步骤包括两步:第一步,根据患者的负面评分序列得到患者强负面情感信息公式如下: 其中,是负面评分序列中第j个医生的向量表征;第二步,以患者的强负面情感信息为根据,采用反注意力从患者的浏览行为序列中抽取弱正面情感信息公式如下: 其中,是浏览行为序列中第j个医生的向量表征;βj是第j个医生的权重,φ·函数表示两个向量的内积;从βj的计算公式可以看出,患者ui浏览行为序列中越和强负面情感信息相似的,权重越低,所以抽取出的代表患者的弱正面情感信息; 结合患者的两种反馈数据的两种情感信息,得到患者的向量表征;本方法对两种反馈数据中抽取的两种情感信息赋予权重,然后求和,得到患者的综合的向量表征p,具体为: 其中,和代表强正面情感信息和强负面情感信息的权重;和代表弱正面情感信息和弱负面情感信息的权重;和是超参数;p是患者向量表征; 根据患者向量表征,给患者推荐医生;将医生集合中的医生vτ的向量表征xτ乘以患者向量表征p,再用softmax函数计算出医生vτ的分数: 其中,p代表患者向量表征,的上标表示向量的转置操作,xτ是医生vτ的向量表征,表示医生vτ被浏览的可能性;对于该患者样本数据,损失函数为: 其中,yτ代表医生vτ的one-hot编码;函数用梯度下降法来最优化。
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