| 基于隐性反馈与交叉推荐的癫痫药物推荐系统 |
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| 引用本文： | 张 璐,陈 春,范小朋,刘人恺,须成忠.基于隐性反馈与交叉推荐的癫痫药物推荐系统[J].集成技术,2017,6(5):19-31. |
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| 作者姓名： | 张 璐 陈 春 范小朋 刘人恺 须成忠 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳518055;中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳518055;2. 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳518055;3. 深圳市南山医院 深圳518067 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究计划(973计划)，深圳市基础研究项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 癫痫 药物推荐系统 隐性反馈模型 非负矩阵分解 |
| 收稿时间： | 2017/3/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/5/31 0:00:00 |
A Drug Recommendation System for Epilepsy Based on Implicit Feedback
and Crossing Recommendation |
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| Authors: | ZHANG Lu CHEN Chun FAN Xiaopeng LIU Renkai and XU Chengzhong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | epilepsy drug recommendation system implicit feedback model non-negative matrix
factorization |
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