就诊事件推荐方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机，具体涉及一种就诊事件推荐方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着互联网的快速发展，互联网给人们带来大量数据，满足了人们在信息时代对数据的需求，但也使人们在面对大量数据时无法快速从中获得对自己真正有用的数据。推荐是指从海量的数据中为对象提供其感兴趣的内容，并将内容推送给目标对象，以便对象快速获取到对自己有用的数据。

2、图数据是一种利用节点表示对象，利用边表示对象之间的关联关系的数据，在医疗领域中，可以利用图数据计算推荐就诊事件的计算，然而，在利用图数据进行推荐就诊事件的计算时，通常只会关注图数据中的节点特征，导致就诊事件的推荐的准确度较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种就诊事件推荐方法、装置、电子设备子和存储介质，可以提升就诊事件推荐的准确度。

2、本申请实施例提供一种就诊事件推荐方法，包括：

3、获取新增就诊事件和对应的新增就诊特征、历史就诊事件和对应的历史就诊特征；

4、构建目标图数据，所述目标图数据包括表征所述新增就诊事件和所述历史就诊事件的事件节点，表征所述新增就诊特征和所述历史就诊特征的特征节点，以及关联所述事件节点和所述特征节点的边；

5、根据所述特征节点的特征类型，对所述目标图数据中的每个节点进行节点聚合计算，得到所述新增就诊事件的特征向量和所述历史就诊事件的特征向量；

6、计算所述新增就诊特征和每个所述历史就诊事件的历史就诊特征之间的特征重叠度，并基于所述特征重叠度从所述历史就诊事件中确定候选就诊事件；

7、利用所述新增就诊事件的特征向量和所述候选就诊事件的特征向量，从所述候选就诊事件中确定所述新增就诊事件的推荐就诊事件。

8、本申请实施例还提供一种就诊事件推荐装置，包括：

9、数据获取模块，用于获取新增就诊事件和对应的新增就诊特征、历史就诊事件和对应的历史就诊特征；

10、目标构建模块，用于构建目标图数据，所述目标图数据包括表征所述新增就诊事件和所述历史就诊事件的事件节点，表征所述新增就诊特征和所述历史就诊特征的特征节点，以及关联所述事件节点和所述特征节点的边；

11、聚合模块，用于根据所述特征节点的特征类型，对所述目标图数据中的每个节点进行节点聚合计算，得到所述新增就诊事件的特征向量和所述历史就诊事件的特征向量；

12、候选确定模块，用于计算所述新增就诊特征和每个所述历史就诊事件的历史就诊特征之间的特征重叠度，并基于所述特征重叠度从所述历史就诊事件中确定候选就诊事件；

13、推荐模块，用于利用所述新增就诊事件的特征向量和所述候选就诊事件的特征向量，从所述候选就诊事件中确定所述新增就诊事件的推荐就诊事件。

14、本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器存储有多条指令；所述处理器从所述存储器中加载指令，以执行本申请实施例所提供的任一种就诊事件推荐方法中的步骤。

15、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种就诊事件推荐方法中的步骤。

16、本申请实施例可以利用新增就诊事件和对应的新增就诊特征、历史就诊事件和对应的历史就诊特征构建出目标图数据，然后利用特征节点的特征类型，计算出新增就诊事件和历史就诊事件的特征向量，使得在计算中不仅关注特征节点本身的特征，还关注特征节点的类型，以提升得到的特征向量的准确性；利用新增诊疗特征和每个历史就诊事件对应的历史就诊特征之间的特征重叠度，可快速地从历史就诊事件中召回候选就诊事件，再利用就诊事件和候选就诊事件的特征向量，以实现快速准确地确定新增诊疗数据对应的推荐就诊事件，从而提升就诊事件的推荐的准确度。

技术特征：

1.一种就诊事件推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征节点的特征类型，对所述目标图数据中的每个节点进行节点聚合计算，得到所述新增就诊事件的特征向量和所述历史就诊事件的特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻接特征节点的特征权重，融合所述事件节点的初始向量和所述特征节点的特征向量，得到所述新增就诊事件的特征向量和所述历史就诊事件的特征向量之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待计算节点的特征向量和特征类型，以及所述邻接事件节点的特征向量，计算待计算节点相对所述邻接事件节点的重要性得分，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述新增就诊特征和每个所述历史就诊事件的历史就诊特征之间的特征重叠度，并基于所述特征重叠度从所述历史就诊事件中确定候选就诊事件，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征节点的特征类型，对所述目标图数据中的每个节点进行节点聚合计算，得到所述新增就诊事件的特征向量和所述历史就诊事件的特征向量之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述正样本对和所述负样本对，构建第一样本图数据和第二样本图数据，包括：

8.一种就诊事件推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令；所述处理器从所述存储器中加载指令，以执行如权利要求1～7任一项所述的就诊事件推荐方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1～7任一项所述的就诊事件推荐方法中的步骤。

技术总结
本申请实施例公开了一种就诊事件推荐方法、装置、电子设备和存储介质；该方法包括获取新增就诊事件和对应的新增就诊特征、历史就诊事件和对应的历史就诊特征，并构建目标图数据；根据所述特征节点的特征类型，计算新增就诊事件和历史就诊事件的特征向量；根据新增就诊特征和每个历史就诊事件的历史就诊特征之间的特征重叠度，从历史就诊事件中确定候选就诊事件；特征向量，从所述候选就诊事件中确定推荐就诊事件。在计算节点的特征向量时引入特征类型，可提升特征向量的计算准确度，进而可提升就诊事件推荐的准确度。

技术研发人员：黄予
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16