一种多途径数据搜索模糊推荐方法

本发明为一种多途径数据搜索模糊推荐方法，涉及计算机处理技术领域，所述方法包括如下步骤：S01、通过预训练的BioBERT模型解析用户输入的模糊语义，生成包含实体类型与关系路径的结构化查询逻辑；S02、基于得到的所述结构化查询逻辑构建动态多维关系图谱，同步查询关系型数据库与非关系型图数据库，返回候选集；S03、采用联邦学习框架聚合加密参数，生成全局模型；S04、基于患者实时生理指标与诊断阶段生成推荐列表；S05、通过医学知识更新引擎抓取最新文献，更新图谱节点。该发明解决了传统方法依赖人工维护、缺乏动态性与上下文理解的问题，且通过结合关系型与非关系型数据库、联邦学习框架及语义分析技术，实现了对复杂医疗场景的适应性支持。