基于流调数据的患者关系知识图谱构建

• 作者: 卢东岳 王兴芬 李莉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 语义关联特征 知识图谱构建 Neo4j 可视化
• 年，卷（期）: 2023,（3）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 52-61
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

随着新冠感染患者数量的增多,产生了大量与之相关的流调数据.以流调数据为基础,通过分析患者间的语义关联特征可以在个体层面表达疾病的传播过程,深入探讨患者染病的特征分布、患者之间的传播路径等问题.基于此,研究以患者为中心并兼顾语义关联特征,借助知识图谱技术完成对患者流调数据的建模.首先在解析流调数据的基础上定义患者语义关系,据此设计患者关系图谱的模式层.然后,通过识别患者、地点实体,抽取"患者-关系-患者"及"患者-居住-地点"三元组等任务完成数据层构建.最后,利用Neo4j图数据库实现患者关系图谱的可视化并加以分析.结果表明,通过对超级传播源分析和传播路径追溯等层面进行验证,患者关系图谱可以挖掘患者的内在关联、有效整合患者语义关系,表达疾病在患者间的传播过程.