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【中文期刊】 吴胜男 吴佳辉 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷2期 68-75页ISTICCA
【摘要】 目的/意义探讨网络表示学习与链路预测在挖掘潜在医学实体关系方面的应用,为医学知识发现研究提供新视角.方法/过程从PubMed数据库获取文献摘要,利用"主语-行为-宾语"语义挖掘方案识别疾病与药物治疗信息,抽取药物实体与疾病实体,构建"药物-...
【关键词】 二分网络；"主语-行为-宾语"语义挖掘；网络表示学习；
- 概要：
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【中文期刊】 石凯 柳乔晖 等 《软件导刊》 2025年24卷5期 28-34页
【摘要】 人体肠道微生物与人类健康密切相关,许多疾病的发生都伴随着肠道微生物群落的失衡.从微生物组数据中准确预测宿主表型对于理解疾病的发生和发展具有重要意义.机器学习方法在微生物组的表型预测上展现出了强大的能力.然而,微生物组数据的稀疏性、高维性和特...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 何佳怡 谢佳东 等 《南京中医药大学学报》 2024年40卷12期 1424-1429页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 近年来,图表示学习方法备受瞩目,它能够有效地处理图结构数据.中药以其多成分、多靶标、多通路的特点,在复杂疾病的治疗中展现出显著优势,特别是中药的不同组合能够产生独特的协同效果.图表示学习为中药组合的深入研究提供了新的视角.介绍了图表示学习的...
- 概要：
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【中文期刊】 黄新瑞 黄河颂 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷1期 1-7页ISTICCSCD
【摘要】 基于视频的动作智能识别是计算机视觉领域的一项具有挑战性的研究.本文回顾了基于视频动作智能识别最先进的方法并进行分析、比较和讨论,主要介绍基于手工制作特征的机器学习方法、基于自动特征提取的深度学习方法和基于多信息融合方法.同时介绍近十年来该技...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 章广能 张育芳 等 《生物信息学》 2024年22卷4期 287-295页ISTIC
【摘要】 化合物-蛋白质互作的鉴定对药物发现、靶标鉴定,网络药理学和蛋白质功能的阐明等至关重要.本文开发了一种基于表示学习的图神经网络预测化合物-蛋白质互作模型.首先利用Word2vec表示学习方法自动提取化合物和蛋白质的特征;然后将特征输入构建图神...
【关键词】 化合物-蛋白质相互作用；表示学习；图神经网络；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 王欣宇 杨涛 等 《南京中医药大学学报》 2023年39卷10期 972-978页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 针对名老中医治疗肺癌医案用药知识库构建任务,实现知识库的自动化补全.方法 设计名老中医治疗肺癌用药知识补全方法,对症状、诊断、中药、舌象和脉象之间的相关性进行分析,并根据阈值进行划分,在组成初始知识库的基础上使用CrossE知识表示模...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王博冉 王睿 等 《中国数字医学》 2023年18卷7期 27-33页ISTIC
【摘要】 知识图谱提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力,但是在医疗学科亚专科领域,知识图谱的构建、表达形式却与传统的知识图谱应用领域有所不同.目前在医学领域尚未出现大规模应用的亚专科知识图谱系统.因此,传统领域中知识图谱的各种方法能否...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 张昊迪 陈振浩 等 《软件学报》 2023年34卷8期 3821-3835页
【摘要】 近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一种基于显式知识推理...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 于梦波 杜建强 等 《计算机工程与应用》 2023年59卷18期 59-73页
【摘要】 知识图谱(KG)是一种基于图的数据结构,其知识是以三元组的形式呈现,即(头实体,关系,尾实体).随着人工智能的发展,知识图谱已在系统推荐、智能问答、知识搜索等领域发挥了重要作用.然而构建的知识图谱具有不完整性,影响了知识图谱的下游任务应用,...
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【中文期刊】 张文卓 申艳光 等 《软件导刊》 2023年22卷8期 42-47页
【摘要】 针对传统药品推荐算法忽略药品自身语义信息而导致推荐精度不高的问题,通过构建药品知识图谱,引入药品间的语义信息并将其作为重要推荐依据,进而提出一种融合知识图谱与协同过滤的TransR-CF药品推荐算法.通过使用知识表示学习翻译模型TransR...
- 概要：
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