[发明专利]妊娠期糖尿病患者个性化营养方案推荐方法及系统

权利要求书

1.一种妊娠期糖尿病患者个性化营养方案推荐方法，其特征在于，包括：

获取妊娠期糖尿病患者的病情画像信息，以及所述妊娠期糖尿病患者的饮食偏好信息，基于所述病情画像信息和所述饮食偏好信息，确定所述妊娠期糖尿病患者对预设营养食谱的食谱兴趣度；

抽取与所述妊娠期糖尿病患者所对应的营养领域中不同数据源的营养知识，对所述营养知识进行实体对齐后融合不同数据源的营养知识，构建妊娠期糖尿病对应的营养知识图谱；

将所述营养知识图谱进行向量化表示，确定不同营养知识图谱的图谱相似度，融合所述图谱相似度以及所述食谱兴趣度，生成食谱推荐信息；

所述构建妊娠期糖尿病对应的营养知识图谱包括：

基于预先训练好的知识抽取模型从不同数据源的营养知识中抽取实体信息和关系信息，其中，所述知识抽取模型基于多个神经网络模型构建，用于抽取输入所述知识抽取模型的输入信息的实体信息和关系信息；

基于所抽取的实体信息和关系信息通过预先训练好的知识融合模型进行知识融合，确定所述实体信息和所述关系信息对应的知识三元组，其中，所述知识融合模型基于分类模型构建，用于对所述实体信息和所述关系信息进行分类；

将所述知识三元组作为图节点，不同知识三元组之间的关系作为连接边，构建所述营养知识图谱；

在所述知识抽取模型从不同数据源的营养知识中抽取实体信息和关系信息之前，所述方法还包括训练所述知识抽取模型：

分别建立以词性为特征的第一特征模板以及以上下文窗口为特征的第二特征模板，并按照所述第一特征模板构建第一训练语料、和按照所述第二特征模板构建第二训练语料；

用所述第一训练语料和所述第二训练语料分别训练待训练的知识抽取模型，确定所述第一训练语料对应的第一训练知识抽取模型，以及所述第二训练语料对应的第二训练知识抽取模型，并分别用所述第一训练知识抽取模型和所述第二训练知识抽取模型对预先获取的未标注语料集进行标注预测，并确定所述第一训练知识抽取模型标注预测结果对应的第一标注预测可信度以及所述第二训练知识抽取模型标注预测结果对应的第二标注预测可信度；

迭代执行如下操作直至达到预设迭代阈值：

若所述第一标注预测可信度高于第一预设标注阈值，则将高于所述第一预设标注阈值对应的第一训练语料加入所述第二训练语料中；或者

若所述第二标注预测可信度高于第二预设标注阈值，则将高于所述第二预设标注阈值对应的第二训练语料加入所述第一训练语料中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述病情画像信息和所述饮食偏好信息，确定所述妊娠期糖尿病患者对预设营养食谱的食谱兴趣度包括：

基于所述病情画像信息结合预设营养食谱，确定所述预设营养食谱中所述妊娠期糖尿病患者的可食用食谱；

基于所述饮食偏好信息，确定所述可食用食谱中所包含的饮食偏好因子，并根据所述饮食偏好因子设定偏好权重系数；

结合所述妊娠期糖尿病患者的历史评分信息，构建评分矩阵，根据所述评分矩阵、所述饮食偏好因子以及所述偏好权重系数，确定所述妊娠期糖尿病患者对预设营养食谱的食谱兴趣度。