[发明专利]一种基于知识图谱的线下医药零售精准推荐技术在审
| 申请号： | 201810495881.7 | 申请日： | 2018-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN108804419A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 邹京甫;秦拯;张吉昕 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于知识图谱的线下医药零售精准推荐技术。所述技术是基于医药知识图谱，主要包括：疾病、中西药品、人群、保健品等实体，以及实体之间的关联关系，主要包括：禁忌关系、相互作用关系、包含关系、伴随关系、辅助关系、从属关系等。通过基于密度聚类的人群标签生成算法生成人群集合，其中包含了人群类别标签和属于各个标签下的医药商品。然后根据用户购买的药品组合对目标用户打标签，最后根据标签计算用户的兴趣度，生成推荐结果列表。该技术能够解决医药零售企业在进行精准推荐时所遇到的用户数据的稀疏性与种类单一问题，而且该技术基于的医药知识图谱还可以解决医药商品的特殊性问题、用户医药领域知识缺乏问题，能够满足线下医药零售环境中绝大部分精准推荐服务需求，具有很强的市场竞争力和广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 图谱 人群 医药商品 医药知识 标签 市场竞争力 零售 包含关系 标签生成 从属关系 辅助关系 关联关系 类别标签 零售环境 零售企业 密度聚类 目标用户 算法生成 推荐服务 医药领域 用户购买 用户数据 中西药品 稀疏性 兴趣度 保健品 集合 疾病 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于知识图谱的线下医药零售精准推荐技术，其特征在于，包括：1)提出了一种基于谓词逻辑和模板匹配的医药知识图谱构建方法。2)提出了一种基于密度聚类的医药零售人群标签生成方法。3)提出了一种基于医药零售人群标签的精准推荐方法。
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