发明专利已授权

一种基于自监督对比学习和语义增强的草药推荐方法

📄 申请号：CN202411724586.6 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2024-11-28

公开号

CN119760220B

公开日

2025-11-28

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06N3_0895 , G06N20_00 , G06F16_901 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G16H20_90 , G16H20_10 ,

技术画像

所属领域

自监督学习自监督学习推荐算法自然语言处理

应用场景

智能用药推荐, 中医药信息化, 临床辅助决策, 健康咨询, 个性化医疗服务

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摘要

本发明请求保护一种基于自监督对比学习和语义增强的草药推荐方法。首先使用Word2vec单词嵌入算法，结合症状和草药的语义信息，训练症状和草药的特征表示。然后，构建症状‑草药二部图、症状‑症状协同图和草药‑草药协同图结构，以捕捉症状和草药之间不同类型的关系。利用残差图卷积神经网络聚合邻居节点的特征来更新当前节点的表示，并通过对协同图和二部图进行节点或边的随机丢弃，生成增强的子图。对这些子图进行编码后，采用自监督对比学习方法计算节点之间的对比损失。接着，融合来自不同图的信息，计算草药对症状集合的治疗评分。最后，结合交叉熵损失、Topk损失和对比损失，使用自适应优化算法调整模型的梯度，提高了草药推荐的准确性和可靠性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于区域聚类和特征注意力机制的航拍小目标检测方法

当前第 / 件

一种基于BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖108个领域

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