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本发明公开了一种基于物联网健康大数据数据处理架构实现对实时健康监测和预警的需分析技术更加准确地预测个体的健康状况和疾2基于图神经网络构建多源数据融合模型，将采集的多源其中，每个患者的融合数据表示为一个高维特征向量，所表示相邻两个患者之间存在的不同数据源之间i为第i类数据源中的若R(t)的值在[1，2)之间，表示患者存在轻度健康风险，建3结合历史健康数据与实时分析结果，通过增强学习算法优化个性化健康建议生成模4[0005]本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施5条边表示相邻两个患者之间存在的不同数据源之间i6在的不同数据源之间的关系。7据(如基因数据可通过一组二进制向量表示[0054]基因信息至少包含基因组测序数据、特定基因突变信息和单核苷酸多态性(SNP)8i基于历史健康数据和实时分析结果，识别患

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