基于语义增强自监督图卷积与多头注意力融合的中草药推荐系统研究

为解决传统中草药推荐系统中数据稀疏性、处方间关联不足及症状-草药特征表征不充分等问题，研究人员提出基于语义增强自监督图卷积与多头注意力融合（BSGAM）的新方法。通过BERT微调获取实体嵌入，结合残差图卷积网络优化特征表示，并利用多头注意力机制实现多维度信息融合。实验表明，该方法在F1-Score@5/10/20指标上较基线提升6.80%-7.46%，显著提升推荐准确性，为中医药智能化发展提供新思路。

　　

传统中医（TCM）作为自然疗法的重要分支，其草药配伍的复杂性长期依赖医师经验，存在主观性强、标准化程度低等问题。随着人工智能技术的发展，中草药推荐系统成为研究热点，但现有方法面临三大挑战：数据稀疏性导致模型训练困难，处方间深层关联挖掘不足，以及症状与草药的多维度特征（如药性、归经）表征不充分。这些局限使得推荐结果常出现药效冲突或忽略配伍禁忌，制约了中医药的现代化应用。

针对上述问题，重庆的研究团队提出创新性解决方案——基于语义增强自监督图卷积与多头注意力融合（BSGAM）的中草药推荐模型。该研究发表于《Artificial Intelligence in Medicine》，通过三阶段架构实现突破：首先利用BERT模型对症状和草药描述文本进行语义嵌入，结合自学习任务增强实体表征；其次构建残差图卷积网络（ResGCN）聚合节点属性与拓扑关系，并引入自监督学习生成多视角节点表示；最后采用多头注意力机制（Multi-head Attention）动态融合多维特征，实现精准推荐。实验证明，BSGAM在公开处方数据集上的F1-Score@5/10/20分别提升6.80%、7.46%和6.60%，显著优于现有方法。

关键技术包括：1）基于BERT的语义嵌入与微调；2）残差图卷积网络（ResGCN）的特征传播；3）对比学习构建的自监督任务；4）多头注意力特征融合机制。数据来源于公开的中医处方数据集。

研究结果

1. 模型性能验证：BSGAM在F1-Score、Recall等指标上全面超越基线模型（如SMGCN、TCM-GCN），证明其处理复杂症状-草药关系的能力。
2. 模块贡献分析：消融实验显示，自监督学习模块使推荐准确率提升3.2%，多头注意力机制贡献2.8%的性能增益。
3. 抗噪能力测试：在添加20%交互噪声的场景下，模型仍保持85%以上的稳定性，显著优于传统GCN方法。
4. 案例研究：对"失眠伴心悸"症状组，模型成功推荐包含酸枣仁、柏子仁的经典配伍，同时规避了传统方法中出现的"十八反"禁忌组合。

结论与意义
该研究通过语义增强与图结构学习的协同优化，首次实现中草药推荐系统中三大核心矛盾的平衡：先验知识与数据驱动的矛盾通过BERT微调解决；局部结构与全局关系的矛盾由自监督多视图学习调和；特征异构性与计算效率的矛盾借助多头注意力机制突破。BSGAM的创新性体现在三方面：一是将中医理论中的"性味归经"等抽象概念转化为可计算的图节点属性；二是通过对比学习构建处方相似性度量，缓解数据稀疏性；三是建立可解释的注意力权重矩阵，帮助医师理解推荐逻辑。

这项研究不仅推动了中医药智能化进程，其提出的"语义-拓扑双流融合"框架更为医疗推荐系统提供普适性方法论。未来可扩展至针灸方案推荐、中西医结合治疗等场景，但需进一步解决剂量预测和动态调方等挑战。作者团队指出，模型的轻量化设计使其在基层医疗机构具有显著应用潜力，有望成为中医辅助决策的标准工具之一。