基于多尺度图聚合的证素推荐方法、介质和设备

本申请公开了一种基于多尺度图聚合的证素推荐方法、介质和设备，通过预训练卷积神经网络提取症状文本的潜在嵌入表示；构建症状关系图；利用多层图卷积网络提取不同尺度的潜在特征；对多尺度特征进行去噪处理和动态融合；最终通过分类器得到证素判别结果。本申请创新性地采用多跳图卷积网络实现多尺度特征提取，通过注意力机制实现动态特征融合，有效解决了传统方法中特征提取不全面、噪声干扰严重以及特征融合不充分的问题，显著提升了中医证素推荐的准确性和可靠性。