[发明专利]一种基于多粒度图模式挖掘的生存预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910543992.5 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110335679B | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 史玉良;任永健;郑永清;张坤;陈志勇 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种基于多粒度图模式挖掘的生存预测方法及系统，包括：接收参保人的就医历史数据，统计构造参保人的统计特征；对每个参保人，根据其就医历史数据构造异构信息网络；采用多粒度图模式挖掘算法从异构信息网络中挖掘就医模式，作为模式特征；采用Cox生存预测模型，分别评估所述统计特征和所述模式特征的偏回归系数，基于比例风险假设计算各个特征的风险，作为增强的特征；将统计特征、模式特征和增强的特征合并为完整特征集，采用增加评估删失数据预测情况的随机森林评分函数进行生存预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒度 模式 挖掘 生存 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于多粒度图模式挖掘的生存预测方法，其特征在于，该方法包括：接收参保人的就医历史数据，统计构造参保人的统计特征；对每个参保人，根据其就医历史数据构造异构信息网络；采用多粒度图模式挖掘算法从异构信息网络中挖掘就医模式，作为模式特征；采用Cox生存预测模型，分别评估所述统计特征和所述模式特征的偏回归系数，基于比例风险假设计算各个特征的风险，作为增强的特征；将统计特征、模式特征和增强的特征合并为完整特征集，采用增加评估删失数据预测情况的随机森林评分函数进行生存预测。
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