换一批基于RED-GNN的名老中医诊治肺癌知识图谱推理
Knowledge Graph Reasoning Based on RED-GNN for the Diagnosis and Treatment of Lung Cancer by Famous Old Chinese Medicine Physicians
摘要构建名老中医诊治肺癌的知识图谱在关联、表达、挖掘、利用相关知识方面具有显著优势,然而肺癌病例记录分散,隐性知识众多,同时也还有丰富的关系知识.为解决这一问题,使用RED-GNN模型,以知识图谱为根据推断现有事实,深入挖掘图谱中的隐含知识.该模型首先利用关系路径,引入identity关系,将图中得到的路径增强至同一长度;然后将所有路径进行堆叠,利用动态规划的方式一次性建模所有共有相同头实体的关系子图;最后使用一个依赖查询的注意机制选择高度关联的边缘.实验结果表明,该模型的MRR、Hits@1和Hits@10分别为76.2％、68.53％和92.04％,能有效推理出新的知识,可以实现肺癌知识图谱的信息挖掘,达到完善肺癌诊疗知识图谱的目的.
更多相关知识
- 浏览7
- 被引5
- 下载3
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
