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申请/专利权人：深圳平安医疗健康科技服务有限公司

摘要：本发明涉及数字医疗领域，公开了一种用户画像生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高用户画像生成的准确率。所述用户画像生成方法包括：对目标症状数据中的实体和属性数据进行抽取，得到目标数据，并对目标症状数据进行编码处理，得到目标向量；将目标向量输入预置的数据处理模型中进行特征提取，得到特征数据；将目标数据输入预置的神经网络模型中进行融合映射，得到映射数据；对特征数据和映射数据进行数据融合，得到融合数据；将融合数据输入预置的线性回归层进行逻辑回归运算，得到目标相似度，并根据目标相似度生成目标用户的用户画像。此外，本发明还涉及区块链技术，用户画像可存储于区块链节点中。

主权项：1.一种用户画像生成方法，其特征在于，所述用户画像生成方法包括：获取目标用户的目标症状数据，所述目标症状数据用于指示所述目标用户对应的多个症状名称；对所述目标症状数据中的实体和属性数据进行抽取，得到目标数据，并对所述目标症状数据进行编码处理，得到目标向量；将所述目标向量输入预置的数据处理模型中进行特征提取，得到特征数据；将所述目标数据输入预置的神经网络模型中进行融合映射，得到映射数据；对所述特征数据和所述映射数据进行数据融合，得到融合数据；将所述融合数据输入预置的线性回归层进行逻辑回归运算，得到目标相似度，并根据所述目标相似度生成所述目标用户的用户画像；所述对所述目标症状数据中的实体和属性数据进行抽取，得到目标数据，并对所述目标症状数据进行编码处理，得到目标向量，包括：基于预置的关键词库对所述目标症状数据进行实体和属性数据抽取，得到目标数据；对所述目标症状数据进行词向量转换，得到目标词向量，并对所述目标症状数据进行段向量转换，得到目标段向量，以及对所述目标症状数据进行位置向量转换，得到目标位置向量；对所述目标词向量、所述目标段向量和所述目标位置向量进行拼接，得到目标向量；在所述获取目标用户的目标症状数据之前，还包括：获取多个样本数据，并对所述多个样本数据进行实体和属性数据抽取，得到多个样本目标数据；将所述多个样本目标数据输入预置的第一训练模型中进行特征提取，得到多个样本映射数据，所述第一训练模型为词向量模型；分别计算所述多个样本映射数据的损失值，得到多个第一损失值；根据所述多个第一损失值对所述第一训练模型进行参数调整，直至所述第一训练模型收敛，得到神经网络模型。

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百度查询： 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 用户画像生成方法、装置、设备及存储介质