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癫痫是一种较为常见的脑部疾病,也是一种长期性神经系统疾患.目前全球有大量的患者饱受癫痫带来的痛苦.癫痫虽然不能根治,但是约70%癫痫病例的抽搐发作可以通过药物控制.电子健康病历蕴含着众多癫痫患者的信息,为个性化药物的处方提供了海量大数据资源.文章通过对医疗电子病例进行大数据分析,提出一种基于隐性反馈模型与交叉推荐的药物推荐方法(Implicit Feedback and CrossingRecommendation,IFCR),以帮助医生选择合适的药物.该方法通过分析患者的看病历史以及相似患者的看病经历,建立患者症状与医生用药之间的对应关系,从而根据患者症状为医生提供药物推荐.与基于人工神经网络的药物推荐系统进行对比试验发现,文章提出的药物推荐系统在召回率上具有显著优势,而在精确率上二者各有优劣.总体来看,文章所提出的IFCR方法效果更为出色.最后,通过对两种方法的推荐结果做进一步分析发现,二者推荐倾向不同,因此存在建立集成模型的可能. 相似文献
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建筑空间设计应一切以使用者为中心,这从根本上决定了建筑设计、建设和使用都必须始终贯彻“以人为本”的思想,本文通过两个实际案例阐述建筑师如何通过建筑空间尺度设计体现“以人为本”的人本位思想。 相似文献
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通过分析新疆少数民族传统居住文化的构成因素来浅谈游牧民族居住文化的转型和所面临的问题及其解决的方法。 相似文献
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