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摘要
在中国几千年历史中，中医一直是人们关注的焦点。近年来，随着人工智能技术的兴起，部分研究开始以数据驱动的方式学习中医的方剂，即根据病人的症状推荐一组药材。现有大多数药材推荐模型忽略了中医领域的知识，例如药材和症状之间的关系，中药药方形成逻辑，等等。本文提出一种以知识为引导、结合中医学信息的药材推荐方法。本文使用的知识包括从中医典籍及处方中提取的知识图谱，以此得到症状和药材之间的交互和共生关系。利用这些信息，基于图注意力网络提取症状和药材的特征向量。在此基础上，将处方学等中医学信息加入到预测层中，提高了模型对药材的预测能力。最后，在中医处方数据集上进行的实验表明，该方法优于目前主流的药材推荐算法。
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