换一批基于哈希学习算法的数字化医院非结构化数据智能检索
Intelligent Retrieval of Unstructured Data in Digital Hospitals Based on Hash Learning Algorithms
摘要目的 为解决当前数字化医院非结构化数据管理过程中利用Mapreduce算法实现目标数据检索时面临的数据冲突碰撞问题,提出基于哈希学习算法的数字化医院非结构化数据智能检索方法.方法 以多层Transformer(变换网络)编码单元为核心搭建预训练网络模型,将海量非结构化数据输入其中进行学习,抽取数据实体知识,并通过深度卷积神经网络提取数据包含的特征;利用哈希学习函数处理非结构化数据特征,为其匹配二进制哈希码;最后,依托哈希学习算法构建非结构化数据智能检索模型,依次分析所有哈希码样本与输入信息之间的相似性,找到最相似数据样本,即可完成非结构化数据智能检索.结果 应用该方法对两个数据集展开检索,最终得到的检索结果曲线下面积分别达到了0.81和0.8.结论 该方法能够满足数字化医院非结构化数据智能检索的质量要求.
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关键词
哈希学习算法非结构化数据数字化医院特征提取数据检索hash learning algorithmunstructured datadigital hospitalsfeature extractiondata retrieval
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-5166.2025.01.022
发布时间
2025-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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