arXiv cs.AI 发布于 08/28 12:00

Methodological and Conceptual Framework for 5D Multi-Table Analysis: A Unified Approach for Complex Data Reuse

(翻译)5D多表分析的方法论与概念框架:复杂数据复用的统一方法

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Abstract page for arXiv paper 2608.26149: Methodological and Conceptual Framework for 5D Multi-Table Analysis: A Unified Approach for Complex Data Reuse

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该论文提出关系超图Transformer(RHT),将关系数据库表示为超图,学习五维嵌入并进行稀疏关系注意力计算,复杂度与平均关系度成比例而非实体数的平方。在Synthea合成电子健康记录数据集上,RHT在多标签SNOMED CT编码预测中展现了更强的嵌入语义连贯性,但稀有代码召回率最高的是XGBoost。研究计划在MIMIC-IV上进行临床验证。

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