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摘要：
本发明公开了一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法，其从中医药文献以及疾病诊断数据库中挖掘提取以中医病案的中医四诊信息、辨证要素知识元以及理、法、方、药等辅助知识元组成的案例集，并通过深度学习器将每一个案例对应四诊信息和辨证要素建立样本关系然后将样本关系转换为有向加权复杂网络，将各症候对应样本所包含的知识元推理关系抽象成有向边集合，再以知识地图和知识推理网络的方式进行可视化拓扑图输出。本发明能充分利用中医医案承载的有效信息，利用深度神经网络最大程度的实现特征抽取和自学习，中医症状、辨证要素可视化拓扑图的构建大大提高了潜在知识的发现效率，为中医智能诊断辅助决策和导医推荐打下基础。
主权项：
1.一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法，其特征在于，包括步骤：S1、从中医药文献以及疾病诊断数据库中挖掘提取中医病案的中医四诊信息、辨证要素知识元以及理、法、方、药辅助知识元组成的案例集，以作为基于中医药知识图谱的核心症证关系的关联关系的基础数据以及复杂网络的节点集合；S2、通过深度学习器将每一个案例对应四诊信息和辨证要素建立样本关系，然后将样本关系转换为有向加权复杂网络，将各症候对应样本所包含的知识元推理关系抽象成有向边集合；在步骤S2的实施过程中又包括以下步骤：S201、根据病案中知识元节点出现的关系先后进行有向关系抽取，形成有向边集合；S202、根据知识元节点在病案中的分布为节点赋权，根据知识元节点间语义距离为其有向关系赋权；S203、根据症状与病机节点集合以及有向边集合建立有向加权复杂网络，输出病机推理网络；S3、根据步骤S1和步骤S2中的节点集合和有向边集合进行生成知识地图以及知识推理网络的可视化；在步骤S3的实施过程中又包括以下步骤：S301、确立坐标原点，根据所选各知识元节点属性特征计算地图坐标以定位各节点，输出症状与病机的知识地图；S302、通过设定聚类个数对已有节点进行聚类，并将聚类结果进行区块划分，以不同的背景色区别不同聚类；S303、根据步骤S1中确定的节点集合分组结果为节点着色；根据步骤S2中的节点赋权结果调整节点大小。
