【摘 要】
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知识图谱作为知识的结构化表示,已成为智能认知系统的一个重要研究方向。本文主要通过抓取网络上以骨科康复治疗知识为主的各种医学知识,通过数据清洗将这些医学数据整合成以
【机 构】
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厦门大学物理科学与技术学院物理系,厦门中翎易优创科技有限公司,厦门大学健康医疗大数据国家研究院
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知识图谱作为知识的结构化表示,已成为智能认知系统的一个重要研究方向。本文主要通过抓取网络上以骨科康复治疗知识为主的各种医学知识,通过数据清洗将这些医学数据整合成以疾病为中心的结构化知识。同时辅助权威书籍和医生专家对数据进行修正和增删。最终将数据存入图数据库,构建七类约9.6万的实体节点、十类约109万的实体关系以及九类属性类型的医疗健康知识图谱。本文进一步对构建的知识图谱进行通用疾病和骨科疾病分析,发现实体关系边数分布满足幂律分布,同时分析了各类型实体关系边数排行榜,为病人食谱、症状、检查项目和并发症等选
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