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申请/专利权人：中国人民解放军联勤保障部队第九八九医院

摘要：本发明涉及智慧医疗领域，具体公开了一种基于异构图注意力网络的在线医生推荐系统及方法。该方法通过获取患者和医生信息构建特征向量，计算患者和医生间的相似性矩阵，构建患者与医生的关联矩阵，并利用高斯核相互作用谱生成完备相似性矩阵。基于这些矩阵，构建异构图网络，并应用动态图注意力机制更新节点特征，通过多层感知机模型预测患者与医生之间的关联得分，从而实现精准医生推荐。系统包括输入、输出、算法、存储和交互模块，能够全面表示和分析医生与患者之间的多维关系，深入挖掘潜在关联，提升推荐准确性。本发明在处理涉及复杂脑部结构的疾病时，能提供更全面、准确的医生资源，有效满足患者需求，提升医疗服务效率。

主权项：1.一种基于异构图注意力网络的在线医生推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取患者信息和医生信息，基于所获取信息分别构建患者特征向量和医生特征向量；S2.分别计算患者特征向量之间的余弦相似度和医生特征向量之间的余弦相似度，生成患者间相似性矩阵和医生间相似性矩阵；S3.基于患者的历史就医信息，构建患者与医生的关联矩阵，矩阵元素表示医生是否为患者提供过治疗；S4.基于关联矩阵，分别计算患者之间的高斯核相互作用谱和医生之间的高斯核相互作用谱，利用高斯核相互作用谱刻画对应相似性矩阵的潜在相似性，生成患者的完备相似性矩阵和医生的完备相似性矩阵；S5.基于患者的完备相似性矩阵、医生的完备相似性矩阵和关联矩阵构建异构图网络，并定义初始节点特征矩阵；异构图网络的节点包括所有患者和医生，边表示患者与医生之间的已知或潜在关联，初始节点特征矩阵包含所有节点的患者和医生的特征向量；S6.在异构图网络上应用动态图注意力机制，为异构图网络中每个节点的邻居分配注意力权重，并基于注意力权重聚合邻居节点的特征，得到节点的高阶特征表示，通过高阶特征表示对每个节点的特征表示进行更新，生成高阶完整特征信息矩阵；S7.通过成对逐元素乘积运算交互患者和医生的高阶特征表示，通过多层感知机模型学习患者和医生之间的高阶特征表示的相互作用，预测患者与医生之间的关联得分；S8.将待就诊患者与所有医生的预测关联得分从高到低排序，选取得分最高的医生作为推荐结果，对待就诊患者进行推荐。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军联勤保障部队第九八九医院 基于异构图注意力网络的在线医生推荐方法及系统