基于本体的疾病关联搜索方法的研究

• 作者: 梅祎 王亚东
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 疾病本体 搜索 异构网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 科技创见与应用
• 页码范围: 233-236
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|Q811.4
• 字数: 3455字
• 语种: 中文

摘要

随着医疗技术和生物科技的快速发展,生物领域的大数据急剧膨胀,数据的快速、有效检索成为了至关重要的问题.本文针对疾病本体及其相关数据的检索问题,提出了基于疾病本体的关联搜索算法.首先,根据多种医疗数据库中的原始数据,构建异构知识网络,之后,设计了在知识网络中进行关联搜索的算法,算法对节点与关键字之间的每条路径进行评分,并选取其中评分最高的路径作为该节点的最后得分,最终选取得分最高的若干个节点.结果 表明,该算法有效地搜索出了与关键字关联度较大地数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚东	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	92	1036	16.0	29.0
2	梅祎	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0