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申请/专利权人：济宁蜗牛软件科技有限公司

摘要：本发明涉及计算机辅助诊断技术领域，具体涉及一种消化内科知识图谱辅助整理方法及系统。该方法结合协方差矩阵中元素与其邻近元素的数值差异，以及与元素的数值相等的元素的位置分布筛选孤立元素；获取孤立元素在每次更新下的特征权重，利用其对孤立元素的数值进行更新获取孤立元素在每次更新下的数值；基于孤立元素的数值与每次更新下的数值之间的差异，对孤立元素在每次更新下的特征权重进行筛选，获取孤立元素的优化权重；基于孤立元素的优化权重对协方差矩阵进行降维处理。本发明获取代表罕见名词的孤立元素在获取特征值和特征向量时的优化权重，避免降维后罕见名词等低频细节信息被丢失，提高消化内科知识数据的降维效果。

主权项：1.一种消化内科知识图谱辅助整理方法，其特征在于，该方法包括：获取消化内科文本数据的高维向量；对高维向量进行降维分析得到协方差矩阵；获取协方差矩阵中每个元素的邻近元素；结合协方差矩阵中每个元素与其邻近元素的数值之间的差异，以及与每个元素的数值相等的元素的位置分布，获取协方差矩阵中每个元素初始的孤立度；基于所述孤立度从协方差矩阵中选取孤立元素；对于每个孤立元素，获取孤立元素的邻近元素在每次更新下的孤立度，根据孤立元素的邻近元素在每次更新下的孤立度与孤立元素初始的孤立度，获取孤立元素在每次更新下的特征权重；依据孤立元素在每次更新下的特征权重对协方差矩阵中孤立元素的数值进行更新，得到孤立元素在每次更新下的数值；根据协方差矩阵中孤立元素的数值与每次更新下的数值之间的差异是否满足待选条件，对孤立元素在每次更新下的特征权重进行筛选，获取孤立元素的优化权重；基于孤立元素的所述优化权重对协方差矩阵进行降维处理；所述获取协方差矩阵中每个元素的邻近元素；结合协方差矩阵中每个元素与其邻近元素的数值之间的差异，以及与每个元素的数值相等的元素的位置分布，获取协方差矩阵中每个元素初始的孤立度的方法，包括：将协方差矩阵中每个元素的预设窗口内除所述元素外的元素作为每个元素的邻近元素；获取协方差矩阵中每个元素的同值元素，每个元素与其所述同值元素的数值相等；获取协方差矩阵中每个元素的二元组；其中，每个元素的二元组的第一个元素为每个元素的行数，第二个元素为每个元素的列数；计算协方差矩阵中每个元素与其每个所述同值元素的二元组之间的欧式距离，作为每个元素与其每个同值元素之间的特征距离；结合协方差矩阵中每个元素与其同值元素之间所述特征距离，以及每个元素与其所述邻近元素的数值之间的差异，获取协方差矩阵中每个元素初始的孤立度；所述协方差矩阵中每个元素初始的孤立度的计算公式如下： ；式中，为协方差矩阵中第u个元素初始的孤立度；为协方差矩阵中第u个元素的所述同值元素的总数量；为协方差矩阵中第u个元素与其第v个所述同值元素之间的所述特征距离；I为协方差矩阵中每个元素的所述邻近元素的总数量；为协方差矩阵中第u个元素的数值；为协方差矩阵中第u个元素的第i个邻近元素的数值；Norm为归一化函数；为绝对值函数；所述获取孤立元素的邻近元素在每次更新下的孤立度的方法，包括：将协方差矩阵中孤立元素的数值记为孤立元素的初始数值；对于每个孤立元素，根据孤立元素在每次更新的上一次更新下的数值与初始数值之间的差值，对孤立元素的邻近元素初始的孤立度进行更新，获取孤立元素的邻近元素在每次更新下的孤立度；每个孤立元素的邻近元素在第1次更新下的孤立度为每个孤立元素的邻近元素初始的孤立度；从第2次更新开始，每个孤立元素的邻近元素在每次更新下的孤立度的计算公式如下： ；式中，为第h个孤立元素的第i个邻近元素在第q次更新下的孤立度；为第h个孤立元素在第q-1次更新下的数值；为第h个孤立元素的初始数值；为第h个孤立元素的第i个邻近元素初始的孤立度；a为第一预设正数；Norm为归一化函数；所述孤立元素在每次更新下的特征权重的计算公式如下： ；式中，为第h个孤立元素在第q次更新下的特征权重；为第h个孤立元素的第i个邻近元素在第q次更新下的孤立度；I为协方差矩阵中每个元素的所述邻近元素的总数量；为第h个孤立元素的所有邻近元素初始的孤立度的均值；为第h个孤立元素初始的孤立度；tanh为反正切函数；所述基于孤立元素的所述优化权重对协方差矩阵进行降维处理的方法，包括：利用主成分分析对协方差矩阵进行降维分析，将协方差矩阵中每个元素在获取特征值与特征向量时的权重作为协方差矩阵中每个元素的贡献权重；将每个孤立元素的所述优化权重作为每个孤立元素更新后的贡献权重；基于协方差矩阵中每个元素更新后的贡献权重，利用主成分分析对协方差矩阵进行降维分析。

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