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龙图腾网获悉舜甫科技集团有限公司申请的专利一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120690391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510770781.0，技术领域涉及：G16H20/90；该发明授权一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法是由丁旭初设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，涉及中药智能推荐技术领域，本发明创造性地通过动态语义映射‑体质自适应过滤‑多症状协同三层机制，系统性解决中药智能推荐中的模糊症状偏差问题，基于中医语料微调的嵌入模型，将患者口语描述精准映射到中医术语节点，显著提升复杂场景的匹配准确率，尤其改善年轻群体与古籍术语的沟通障碍；通过药材属性标注与动态阈值，实现湿热体质对温热方剂的智能拦截，避免传统系统因忽略体质导致的临床不良反应。

本发明授权一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱技术的中药经典名方智能推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S1，构建包含患者描述层节点、中医术语层节点及方剂层节点的知识图谱； 步骤S2，接收用户输入的症状描述文本，在所述患者描述层节点中匹配关联节点； 步骤S3，通过语义消歧规则激活关联的中医术语层节点； 步骤S3中，所述语义消歧的步骤包括： 基于经中医语料微调的BERTTCM模型，为患者描述节点与候选中医术语节点生成嵌入，表示嵌入维度； 计算余弦相似度： ， 其中，为索引的患者描述向量，为索引的术语向量，为两向量的余弦值，、为对应向量的2范数； 引入局部语境权重： ， 其中，为术语在描述中出现的词频，为语料样本总数，为术语在样本中的文档频次，为局部语境权重； 融合获得语义相似度 其中，为节点的综合相似度，为融合系数，表示两向量夹角， 为描述对全部候选术语的最大表示候选术语索引； 动态求得融合系数： 其中，为斜率调节因子，为当前输入文本的平均字数，为校准长度，表示指数函数； 计算路径权重： ， 其中，为术语的综合路径权重，为语义拓扑平衡系数，为式上文所得相似度，为距离衰减系数，为术语至最近方剂节点的最短有向边数； 进行阈值判定：，其中，为消歧阈值，仅满足条件的术语节点进入步骤S4； 步骤S4，基于术语节点至方剂层节点的图谱路径距离筛选初始推荐集； 步骤S5，根据方剂层节点关联的禁忌规则集过滤输出最终推荐列表； 所述禁忌规则集通过以下方式构建： 在知识图谱中定义体质节点，所述体质节点包括湿热型、阳虚型和阴虚型； 在方剂层节点与体质节点间设置禁忌边； 当用户输入体质类型时，沿禁忌边遍历拦截违规方剂节点； 所述图谱路径距离的计算包括： 以中医术语层节点为起点，方剂层节点为终点； 统计两节点间的最短有向边数量； 路径距离与边数量负相关，距离值越小则方剂优先级越高； 所述禁忌边的生成逻辑包括： 扩展知识图谱中的药材节点，标注药材的寒热温凉属性； 建立方剂层节点到药材节点的组成关系边； 当体质节点为湿热型时，拦截温热属性药材占比超标的方剂节点； 所述温热属性药材占比的计算包括： 统计方剂层节点关联的所有药材节点；识别其中标注为温热属性的药材节点数量； 计算温热属性药材数量占方剂总药材数量的比例； 若比例超过预设阈值则判定为占比超标； 步骤S5中，避免湿热体质患者误服温热偏盛的方剂，对步骤S4输出的候选方剂节点，索引，依次执行，属性计数、占比判定和拦截更新，包括： 对方剂的药材集合建立两级子集： ， 其中，为中全部药材节点集合，为其中被标注为温热属性的药材子集，为药材的寒热温凉属性标签，表示温性或热性； 占比计算： ， 其中，为方剂的温热属性药材占比，表示集合基数； 设定动态阈值： ， 其中，为湿热体质的温热占比阈值，为中性体质基准阈值，取0.50，为体质敏感度系数，取0.25，为体质热敏指标，湿热型取1，其他体质取0，为指数函数； 进行拦截判定： ， 其中，表示逻辑蕴含，表示拦截，指禁止进入最终方剂列表。

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