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本发明公开了一种中医药知识图谱的构建方法，涉及医学大数据、知识图谱技术领域，解决了现有中医药知识图谱技术评价标准不一致，得出的结论存在冗余或与传统配伍理论无法解释的问题。其从中医药文献以及文本中挖掘提取知识元、样本关系，并通过深度学习器将知识元和样本关系转换为有向网络向量模型，使关系的有向/无向网络以可视化的方式呈现出知识图谱模型，再以知识地图和知识推理网络的方式进行可视化地输出。本发明在现有图谱构建方法的基础上融入深度学习技术，赋予了每个知识单元个体坐标映射，充分利用了距离信息，体现它们之间的关联，在常用药对语义检索、可视化中药社团发现、单味药以及基础方的关联性研究上有显著的优越性。
主权项：
1.一种中医药知识图谱的构建方法，其特征在于，包括步骤：S1、从传统中医药文献以及临床规范化病案、名中医验案中挖掘提取知识元、样本关系，以作为用于构建中医药知识图谱的基础数据；在步骤S1的实施过程中还包括以下步骤：S11、数据导入，根据名老中医临床实践经验定义标准结构化信息模板进行数据录入或导入，分类存储人口学资料数据、症证主诉数据、检查检验数据、辨证用药数据；S12、参考已有中医药本体标准抽取知识元节点并组建知识元节点集；S13、参考已有中医药本体体系构建本体-知识元分类概念结构层次；S14、将布尔型数据、分类数据检查检验结果转换为数值型数据；S2、通过深度学习器建立复杂网络结构，根据知识元和样本关系构建知识元节点集合及边集合，将关系数据转换成有向权值网络数据；S3、对知识图谱模型进行可视化地输出；在步骤S3的实施过程中还包括以下步骤：S31、根据步骤S1中的步骤S11，对分类存储的各字段进行分布统计；S32、根据步骤S1中的步骤S13中所确立的本体-知识元分类概念结构层次，建立知识元分类树图并着色，根据总体数据集统计分布对树图的区块进行面积调整；S33、以步骤S1中步骤S13中所确定的概念层次为行数据，以步骤S1中步骤S14中数值化检查检验结果字段为度量，建立分类数据、诊断检验结果透视表；S34、将步骤S31中统计结果分布根据数据字段类型以饼图、纸条图、数据表等相应可视化形式进行展示；S35、根据步骤S1中步骤S11、步骤S3中步骤S31、步骤S33、步骤S34组建患者画像；S36、根据步骤S1中步骤S11、步骤S3中步骤S31组建症状主诉数据分析；S37、根据步骤S1中步骤S11、步骤S3中步骤S31组建辨证用药数据分析；S38、根据步骤S1中步骤S11、步骤S3中步骤S31、步骤S32组建患者数据综合透视分析。
