基于时序知识图谱的全景式健康动态监测与预测系统

作者:顾东晓; 赵旺; 王晓玉; 杨雪洁; 徐健; 苏凯翔; 周晨
来源:2020-07-31, 中国, ZL202010755370.1.

摘要

本发明提供一种基于时序知识图谱的全景式健康动态监测与预测系统,涉及知识图谱技术领域。本发明能够解决健康数据收集的需求,同时能够对健康数据全景式实时展示,可以极大地解决动态健康监测中对健康数据分析的需求。同时,本发明采用基于增量LSTM的健康时序知识图谱链接预测模型。该模型用于以健康动态监测数据记录为基础,所创建具有时序特性的健康时序知识图谱,采用LSTM递归神经网络,加入图谱中的上下关联信息,进行序列化学习,接着对时序信息做增量计算,对时序信息提取更精准的特征向量。最后,不断通过增量计算和LSTM递归神经网络进行深层学习,提高预测准确度。