一种基于改进LDA的过程路径挖掘方法

    公开(公告)号:CN113161001A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110515351.6

    申请日:2021-05-12

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于改进LDA的过程路径挖掘方法,涉及临床路径挖掘技术领域。本发明通过对电子病历中的医嘱日志进行分析,构建了一个医学词典对医嘱日志中的无用医嘱项目进行过滤,选取主题模型中的LDA主题模型对医疗数据进行建模,将医疗日志映射到低维的主题空间,然后再通过过程挖掘来发现主题特征之间的时序关系,让挖掘出的医疗过程模型更易理解,提升了所得结果的医疗可解释性。将本发明所得结果与国家标准临床路径进行对比,结果基本相符。

    一种基于历史处理数据的人员处理能力刻画方法

    公开(公告)号:CN113837518B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202110559620.9

    申请日:2021-05-21

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于历史处理数据的人员处理能力刻画方法,涉及推荐技术领域。本发明通过人员的个人年龄,学历,当前职务刻画人员的自然信息;通过人员办理的事件数,事件比,事件类别数,类别比,事件移送事件原由数,事件原由比等指标刻画人员的处理数量能力;通过人员办理的事件一次退回事件数,一次退回事件比,二次退回事件数,二次退回事件比等指标刻画人员的处理质量能力;通过人员办理的事件延期事件数,延期事件比,Top_3事件原由延期事件数等指标刻画人员的处理效果能力;通过人员办理事件的工作量,工作量比等两项指标刻画人员的处理效果能力。

    一种基于异构图神经的人员推荐方法

    公开(公告)号:CN113887852A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202110559595.4

    申请日:2021-05-21

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于异构图神经的人员推荐方法,涉及推荐方法技术领域。本发明通过结合事件的事件特征和人员的能力特征,构建了事件与人员的异构图,通过异构图神经网络的训练,最后可以实现为新到事件推荐若干待推荐人员。利用该分配事件策略对大量的新到事件进行分配事件,可有效的加快事件办理效率,避免事件的积压。同时本系统提供挖掘人员的潜在办理能力,针对人员从未办理,或少办理的事件类型,可以在一定条件下进行优先分配,进而有效调动人员的学习积极性,提高人员的多维处理能力。

    一种面向多租户的影像云服务系统及方法

    公开(公告)号:CN110311973A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910572725.0

    申请日:2019-06-28

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出一种面向多租户的影像云服务系统及方法,包括:云资源、容器、容器组;所述云资源,包括:数据云存储及云计算支撑服务,并为容器提供各种类型算法;所述容器,在算法服务层,将云资源提供的每个算法各自独立封装为容器;所容器组,根据每个租户的具体需要,在应用服务层,创建各种容器的组合,按照容器组内容器的排列顺序以及之间的调用关系,调用算法服务层中的不同容器,并将执行容器组后的结果返回给租户。本发明使用容器来实现不同租户之间应用服务环境的隔离和算法服务的部署。应用服务按照用户需求定义,根据计算需求和功能需求随时变更,同时对客户端系统和平台没有硬性要求,可扩展性好,配置灵活。

    一种基于词向量聚类的案件特征提取方法

    公开(公告)号:CN113139061B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202110525578.9

    申请日:2021-05-14

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于词向量聚类的案件特征提取方法,涉及机器学习技术领域。本发明通过对历史案件数据中的案情摘要进行分析,构建基于哈希表的分词方法,并构造司法领域专用停用词表进行停用词过滤,通过word2vec方法生成案情摘要词向量,将词向量聚类,最后生成案情摘要的类簇分布。利用该案件特征提取方法对大量的历史案件案情摘要进行分析,可以准确提取案件不同的关键信息,实现相同类型案件的进一步区分,为客观定量地预测出每个案件的工作量提供参考。本专利提供不同检察院的案件类簇分布,可以对比分析不同检察院的案件分布,为检察院的综合办案能力分析提供参考,提高检察院的自我学习能力。

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