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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于多行为时序建模的医生搜索与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：CN120355193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510842709.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多行为时序建模的医生搜索与推荐方法是由曾阳艳;管亚菲;李川阳;陈颖超;曾锦绣;金熙文设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多行为时序建模的医生搜索与推荐方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多行为时序建模的医生搜索与推荐方法，该方法首先利用GAN和医患关系知识图谱生成优化查询向量，明确患者意图；然后，采用超平面投影索引和部分同态加密将高维的优化查询向量映射到低维空间，在加密的医生数据库中使用投影后的优化查询向量进行搜索，筛选出与患者意图和偏好匹配的候选推荐医生集合。在候选医生筛选后，系统使用记忆增强排序结合跨患者推荐策略，对候选推荐医生集合进行排序。该方法旨在提高医生检索的精准性和安全性的同时，提升患者的搜索体验，为智能导诊平台提供一种高效、智能的医生推荐方案。

本发明授权一种基于多行为时序建模的医生搜索与推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多行为时序建模的医生搜索与推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取患者的历史行为数据、实时行为数据和医生数据，对实时行为数据及其时间戳分别进行特征提取，得到行为特征向量、时间特征向量；将行为特征向量与时间特征向量进行加权组合得到行为嵌入表示；对医生数据进行特征提取，得到医生特征向量； S2：采用Transformer-TCN混合架构对行为嵌入表示进行建模，得到加权行为表征；将构建的医患关系知识图谱经过图神经网络得到路径嵌入；将加权行为表征与路径嵌入一同输入至生成对抗网络，生成优化查询向量； S3：采用部分同态加密方法对优化查询向量进行加密，并采用超平面投影索引将医生特征向量、加密后的优化查询向量映射至低维空间；并对映射后的医生特征向量与优化查询向量进行匹配值计算，根据匹配值对医生进行排序，得到候选推荐医生集合； S4：从历史行为数据中分析出患者的偏好，并基于优化查询向量建模即时需求，基于偏好和即时需求对候选推荐医生集合中的医生排名进行调整，得到医生推荐列表，包括： 从历史行为数据中搜索出患者与医生的交互记录，交互记录包括交互过的医生以及交互时间； 基于交互过的医生以及交互时间计算偏好，计算式为： ； 其中，表示患者p的偏好；表示候选推荐医生集合中第i个交互过的医生；表示与第i个交互过的医生的交互时间；表示交互记录；t表示当前时间；表示重要性系数；表示第i个交互过的医生的医生特征向量； 基于优化查询向量与最近的交互记录计算即时需求，计算式为： ； 其中，表示患者p的即时需求；表示融合比例；表示患者p对应的优化查询向量；表示患者p最近交互过的医生集合；表示第j个最近交互过的医生的医生特征向量；表示第j个最近交互过的医生的权重； 将偏好与自适应融合权重相乘，将即时需求与自适应融合权重关于1的平衡数相乘，将两乘积相加，得到患者的医生偏好； 对患者的医生偏好以及由各医生的权重构建的医生权重矩阵进行转置，将转置后的医生偏好和医生权重矩阵与医生的医生特征向量相乘，得到第五乘积； 将调节参数与记忆增强项相乘，得到第六乘积；记忆增强项表示为： ； 其中，表示患者对医生的偏好记忆；表示第h个交互过的医生的权重；表示第h个交互过的医生与候选推荐医生集合中第i个交互过的医生之间的余弦相似度； 将第五乘积与第六乘积相加，得到最终匹配得分； 按最终匹配得分从大到小的顺序对候选推荐医生集合中的医生排名进行调整，得到医生推荐列表。

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