| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.3.1 健康信息采集、处理及融合 | 第13-16页 |
| 1.3.2 多源异构健康信息数据的实时分析与疾病预测 | 第16-17页 |
| 1.3.3 并发症联合用药及药品不良反应的预测方法 | 第17-20页 |
| 1.3.4 医疗社交网络分析及个性化推荐 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第22-24页 |
| 2 基于动态时间匹配的疾病分级预测方法 | 第24-37页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 相关工作 | 第25-27页 |
| 2.2.1 患者相似性 | 第25页 |
| 2.2.2 循环神经网络 | 第25-26页 |
| 2.2.3 动态时间规整 | 第26-27页 |
| 2.3 动态时间匹配RNN模型 | 第27-31页 |
| 2.3.1 患者数据序列距离计算 | 第28页 |
| 2.3.2 电子病历向量动态时间规整匹配 | 第28-29页 |
| 2.3.3 二维门控循环单元模型 | 第29-30页 |
| 2.3.4 患者的相似性计算 | 第30页 |
| 2.3.5 参数优化 | 第30页 |
| 2.3.6 帕金森病严重程度预测 | 第30-31页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第31-35页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第31-32页 |
| 2.4.2 数据特性和目标 | 第32页 |
| 2.4.3 评价方法 | 第32页 |
| 2.4.4 实验结果 | 第32-35页 |
| 2.4.5 实验结果讨论 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于多任务回归的药品不良反应预测方法 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 相关工作 | 第38-40页 |
| 3.2.1 二元预测 | 第38-39页 |
| 3.2.2 多任务学习 | 第39-40页 |
| 3.3 基于k近邻算法的药品分类模型 | 第40-41页 |
| 3.3.1 药品间相似度计算 | 第40-41页 |
| 3.3.2 分类依据 | 第41页 |
| 3.4 基于多任务学习预测模型 | 第41-45页 |
| 3.4.1 张量模型 | 第42-43页 |
| 3.4.2 损失函数 | 第43页 |
| 3.4.3 优化方法 | 第43页 |
| 3.4.4 低秩情况 | 第43-44页 |
| 3.4.5 优化求解 | 第44-45页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第45-52页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第45-47页 |
| 3.5.2 实验评价指标 | 第47-48页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 3.5.4 案例分析 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于多标签预测的医生排序推荐方法 | 第53-78页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 相关工作 | 第54-58页 |
| 4.2.1 文本标注 | 第54-55页 |
| 4.2.2 标签分类 | 第55-57页 |
| 4.2.3 推荐算法 | 第57-58页 |
| 4.3 基于文本挖掘的标签标注方法 | 第58-63页 |
| 4.3.1 基于统计的医疗新词发现方法 | 第58-60页 |
| 4.3.2 基于条件随机域的医疗语料标注方法 | 第60-63页 |
| 4.4 多标签分类预测方法 | 第63-67页 |
| 4.4.1 基于聚类抽样的多标签分类 | 第64-65页 |
| 4.4.2 基于频率抽样的多标签分类 | 第65-67页 |
| 4.5 医生推荐方法 | 第67-71页 |
| 4.5.1 医生信息处理 | 第67-69页 |
| 4.5.2 医生KOL排序推荐 | 第69-71页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第71-77页 |
| 4.6.1 医疗新词发现 | 第71页 |
| 4.6.2 医疗命名实体识别 | 第71-72页 |
| 4.6.3 医疗标签分类 | 第72-75页 |
| 4.6.4 医生排序推荐 | 第75-77页 |
| 4.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 医生排序推荐应用 | 第78-90页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 健康医疗数据及处理 | 第78-81页 |
| 5.3 医生推荐应用考虑的维度 | 第81-82页 |
| 5.3.1 主要维度 | 第81-82页 |
| 5.3.2 参考特征 | 第82页 |
| 5.4 数据接口开发 | 第82-86页 |
| 5.4.1 查询所有筛选项接口 | 第82-83页 |
| 5.4.2 根据科室查询可搜索项接口 | 第83-85页 |
| 5.4.3 查询结果列表接口 | 第85-86页 |
| 5.4.4 查询详细信息接口 | 第86页 |
| 5.5 应用模块设计 | 第86-87页 |
| 5.5.1 模板编辑器设计 | 第86-87页 |
| 5.5.2 数据导入更新机制设计 | 第87页 |
| 5.6 应用案例分析 | 第87-89页 |
| 5.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 6 结论与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 结论 | 第90页 |
| 6.2 创新点 | 第90页 |
| 6.3 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 作者简介 | 第102页 |