【摘 要】
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针对医疗数据多样性导致推荐过程存在干扰,易产生较大推荐歧义,且使用简单学习过程无法区分数据,导致推荐结果不佳的问题,提出面向医疗系统的多样性数据深层神经网络推荐算法
【机 构】
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黑龙江外国语学院信息工程系,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,普度大学机械工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61803117),教育部科技发展中心产学研创新基金资助项目(2018A01002),科技部创新方法专项(2017IM010500).
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针对医疗数据多样性导致推荐过程存在干扰,易产生较大推荐歧义,且使用简单学习过程无法区分数据,导致推荐结果不佳的问题,提出面向医疗系统的多样性数据深层神经网络推荐算法.首先,设计了医疗推荐系统框架,对多样性医疗数据进行预处理.然后,引入设计的深层神经网络模型,并对该模型进行训练.最后,将预处理完成的医疗数据输入深层神经网络模型进行深度处理,输出推荐函数,完成数据推荐,解决学习中的歧义性.试验结果表明,所提算法的数据预处理效果较好,改进后的深层神经网络模型能够产生更多的激活函数,且所提算法的数据推荐准确率高达
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