基于异构星型网络分析的药物推荐改进算法HIC-MedRank

来源 :计算机应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：aiwo2516

【摘要】

：

伴随着医疗文献数据库的快速增长,缺乏经验的初级医师在为患者开处方时难以阅读大量的医疗文献来获得科学的决策辅助。2013年提出的MedRank算法从Medline数据库中提取医学信息异构星型网络,基于"有疗效的药物是由好的文章提及的,好的文章是由优秀的作者写的并刊登在高水平的期刊上"的假设,旨在为各类疾病的患者推荐最具有疗效的药物。该算法仍然存在几个问题:1)模型输入的疾病不是独立的疾病;2)推荐的

【作者】

：

邹林霖李学明李雪袁洪刘星

【机构】

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重庆大学计算机学院,重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,昆士兰大学信息技术与电子工程学院,中南大学湘雅三医院心内科

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2017年08期

【关键词】

：

异构信息网络数据挖掘临床决策支持 H指数高血压慢性肾脏病药物推荐 heterogeneous information network data min

【基金项目】

：

国家863计划项目（2015AA015308）, 国家自然科学基金资助项目（81273594）, 国家科技重大专项（2012ZX09303014001）

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