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摘要
在临床实践中,医疗推荐可能存在数据多源异构和推荐项目多准则的问题,考虑到医疗推荐的这些特征,定义了异构信息系统上不同数据类型的距离测度,实现多源异构数据的有效处理.首先,根据两个对象之间的混合距离得到异构信息系统中的二元关系,并构建异构信息粗糙集模型;然后,将多准则推荐与多准则决策方法(MCDM)相结合,运用灰色关联分析(GRA)聚合每个项目下多准则评分将其转化为单评分推荐;最后,在异构信息粗糙集模型的基础上引入三支决策,同时基于协同过滤方法实现三支推荐,考虑了推荐过程中的决策成本.在医疗应用部分采用临床数据实验,验证了所提出的模型能够为临床诊断提供知识支持,有效降低推荐决策成本,提高推荐的准确性.
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