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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于层次图注意力机制的画像匹配和推荐方法和装置，根据预处理后的患者数据和预处理后的护工数据，通过挖掘患者、护工各维度特征的层次关系，引入层次注意力网络，聚合各维度特征的信息，实现患者、护工的画像嵌入，引入图注意力机制，对层次处理后的患者数据和层次处理后的护工数据分别进行增强，得到增强后的患者特征向量和增强后的护工特征向量；并引入多层感知机，计算得到预测评分矩阵；通过反向传播进行更新，得到最优模型；根据最优模型，得到为患者与护工的双向匹配给出决策的预测评分矩阵。本发明不仅可以大大提高真实场景下将患者分配给护工或将护工推荐给患者的效率，同时保证整个系统优异的性能和高精准的表现。
主权项：1.一种基于层次图注意力机制的画像匹配和推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）基于患者公共卫生信息和护工照护平台数据，获取患者数据和护工数据，并分别对患者数据和护工数据进行预处理，得到预处理后的患者数据和预处理后的护工数据；（2）根据预处理后的患者数据和预处理后的护工数据，通过挖掘患者、护工各维度特征的层次关系，引入层次注意力网络，聚合各维度特征的信息，实现患者、护工的画像嵌入，得到层次处理后的患者数据和层次处理后的护工数据；（3）引入图注意力机制，对层次处理后的患者数据和层次处理后的护工数据分别进行增强，得到增强后的患者特征向量和增强后的护工特征向量；（4）根据增强后的患者特征向量和增强后的护工特征向量，引入多层感知机，计算得到预测评分矩阵；（5）基于患者公共卫生信息和护工照护平台数据，获得预处理后的患者数据和预处理后的护工数据的真实评分矩阵；并根据预测评分矩阵和真实评分矩阵，通过反向传播进行更新，得到最优模型；（6）针对待预测的患者数据和待预测的护工数据进行画像匹配，根据最优模型，重复步骤（1）-步骤（4），得到待预测的患者、护工数据的预测评分矩阵；使用预测评分矩阵用于为患者与护工的双向匹配给出决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于层次图注意力机制的画像匹配和推荐方法和装置
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