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Heterogeneous graph construction and node representation learning method of Treatise on Febrile Diseases based on graph convolutional network

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成果类型:
期刊论文
作者:
晏峻峰;文志华;邹北骥
作者机构:
[邹北骥; 文志华] 湖南中医药大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410208, 中国
[文志华] 湖南工业大学计算机学院, 湖南 株洲 412008, 中国
[邹北骥] 中南大学计算机学院, 湖南 长沙 410083, 中国
[晏峻峰] 湖南中医药大学
语种:
英文
关键词:
Graph convolutional network(GCN);Heterogeneous graph;Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun;Node representations on heterogeneous graph;Node representation learning
关键词(中文):
Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun,《伤寒论》)
期刊:
数字中医药(英文)
ISSN:
2096-479X
年:
2022
卷:
5
期:
4
页码:
419-428
基金类别:
New-Generation Artificial Intelligence-Major Program in the Sci-Tech Innovation 2030 Agenda from the Ministry of Science and Technology of China(2018AAA0102100) Hunan Provincial Department of Education key project(21A0250) The First Class Discipline Open Fund of Hunan University of Traditional Chinese Medicine(2022ZYX08)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息科学与工程学院
摘要:
Objective To construct symptom-formula-herb heterogeneous graphs structured Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun,《伤寒论》)dataset and explore an optimal learning method represented with node attributes based on graph convolutional network(GCN).Methods Clauses that co...MORE Objective To construct symptom-formula-herb heterogeneous graphs structured Treatise on Febrile Diseases(Shang Han Lun,《伤寒论》)dataset and explore an optimal learning method represented with node attributes based on graph convolutional network(GCN).Methods Clauses...

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