【摘要】：阿爾茲海默病(AD)至今尚無有效治療手段,其致死率極高。近年來,關(guān)于AD的研究日漸升溫,AD相關(guān)文獻(xiàn)高達(dá)12萬篇。如何從海量文獻(xiàn)中獲取對(duì)科研工作者、醫(yī)學(xué)研究人員有用的信息變得至關(guān)重要。為了從海量的AD相關(guān)文獻(xiàn)中獲知其研究變化趨勢(shì),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以清晰展示AD文獻(xiàn)變化趨勢(shì)的可視化平臺(tái)是本文的主要目的。為了解阿爾茲海默病的動(dòng)態(tài),對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)展開分析跟蹤。本文的可視化平臺(tái)致力于AD文獻(xiàn)相對(duì)變化趨勢(shì)的研究,涉及到科學(xué)計(jì)量學(xué)、LDA(Latent Diriehlet Allocation)主題模型、DEA(data envelopment analysis)模型、可視化技術(shù)等內(nèi)容。本文的主要研究?jī)?nèi)容主要包括以下三個(gè)方面。(1)本文對(duì)可視化平臺(tái)的技術(shù)和手段進(jìn)行了研究。其中科學(xué)計(jì)量學(xué)涉及到科學(xué)知識(shí)結(jié)構(gòu)分析和科學(xué)知識(shí)演化分析,本文針對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行科學(xué)知識(shí)演化分析,選擇目前較流行的主題模型進(jìn)行了深入的探討和研究,并對(duì)DEA模型進(jìn)行了研究。(2)研究并實(shí)現(xiàn)了 AD可視化系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求,本文設(shè)計(jì)了 AD可視化平臺(tái)的總體架構(gòu),并完成了系統(tǒng)中數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、平臺(tái)可視化等主要模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。(3)基于計(jì)量學(xué)的方法,利用Biopython獲取NCBI網(wǎng)站AD相關(guān)文獻(xiàn),并針對(duì)文獻(xiàn)個(gè)數(shù)、國家發(fā)文量、期刊被引用量、關(guān)鍵詞的相對(duì)變化趨勢(shì)進(jìn)行了可視化分析�；贒EA模型,對(duì)變化趨勢(shì)進(jìn)行了科學(xué)性的分析�；贚DA主題模型建立的主題演化模型,將AD相關(guān)文獻(xiàn)按照時(shí)間進(jìn)行劃分,用LDA模型獲取其隱含的主題,利用Gibbs算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),獲取連續(xù)的文檔-主題,主題-詞語的概率分布,通過主題強(qiáng)度、主題相似度兩個(gè)方面來展示主題演化。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52
【圖文】：

圖中涂色的信息集是由可觀測(cè)變量組成的，未涂色的ｚ集表示隱含變量，該信逡逑息集是未知變量，同樣Ｎ表示文檔的詞匯量，Ｍ表示該模型包含Ｍ篇文檔，其圖逡逑模型如下圖２．３所示：逡逑ｚ邐ｗ邋Ｎ逡逑邐Ｌ—邐Ｊ邋Ｍ逡逑圖邋２．３Ｍｉｘｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｕｎｉｇｒａｍｓ邋ｍｏｄｅｌ邋圖模型逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．３Ｍｉｘｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｕｎｉｇｒａｍｓ邋ｍｏｄｅｌ邋ｇｒａｐｈ邋ｍｏｄｅｌ逡逑（３）邋ＰＬＳＩ邋ｍｏｄｅｌ逡逑ＰＬＳＴＸＰｏｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ邋Ｌａｔｅｎｔ邋Ｓｅｍａｎｔｉｃ邋Ｉｎｄｅｘ，概率潛在語義索弓｜）模型懫用了生成逡逑模型。這里假設(shè)各個(gè)因素間相互關(guān)聯(lián)，每一篇文檔都是以不同的概率映射到多個(gè)逡逑主題上。生成模型描述的就是各個(gè)因素都服從某種概率密度函數(shù)而相互作用的過逡逑程。對(duì)于非生成類模型直接將各因素整合形成信息集，整個(gè)過程沒有建立概率函逡逑數(shù)等生成形式。它通常都要做各種理想的假設(shè)，需要經(jīng)過一定的處理后，以滿足逡逑推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式的前提條件，這樣才能得到該模型所需要的結(jié)果。而生成模型都是逡逑通過不停的迭代，不斷地提高近似值的精確度來獲得結(jié)果。逡逑ＰＬＳＩ是一種綜合性模型，將很多潛在主題生成一個(gè)模型當(dāng)中。在ＰＬＳＩ模型中逡逑經(jīng)常另潛在主題或是隱性主題符合某種規(guī)律的服從某項(xiàng)隨機(jī)分布

圖中涂色的信息集是由可觀測(cè)變量組成的，未涂色的ｚ集表示隱含變量，該信逡逑息集是未知變量，同樣Ｎ表示文檔的詞匯量，Ｍ表示該模型包含Ｍ篇文檔，其圖逡逑模型如下圖２．３所示：逡逑ｚ邐ｗ邋Ｎ逡逑邐Ｌ—邐Ｊ邋Ｍ逡逑圖邋２．３Ｍｉｘｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｕｎｉｇｒａｍｓ邋ｍｏｄｅｌ邋圖模型逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．３Ｍｉｘｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｕｎｉｇｒａｍｓ邋ｍｏｄｅｌ邋ｇｒａｐｈ邋ｍｏｄｅｌ逡逑（３）邋ＰＬＳＩ邋ｍｏｄｅｌ逡逑ＰＬＳＴＸＰｏｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ邋Ｌａｔｅｎｔ邋Ｓｅｍａｎｔｉｃ邋Ｉｎｄｅｘ，概率潛在語義索弓｜）模型懫用了生成逡逑模型。這里假設(shè)各個(gè)因素間相互關(guān)聯(lián)，每一篇文檔都是以不同的概率映射到多個(gè)逡逑主題上。生成模型描述的就是各個(gè)因素都服從某種概率密度函數(shù)而相互作用的過逡逑程。對(duì)于非生成類模型直接將各因素整合形成信息集，整個(gè)過程沒有建立概率函逡逑數(shù)等生成形式。它通常都要做各種理想的假設(shè)，需要經(jīng)過一定的處理后，以滿足逡逑推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式的前提條件，這樣才能得到該模型所需要的結(jié)果。而生成模型都是逡逑通過不停的迭代，不斷地提高近似值的精確度來獲得結(jié)果。逡逑ＰＬＳＩ是一種綜合性模型，將很多潛在主題生成一個(gè)模型當(dāng)中。在ＰＬＳＩ模型中逡逑經(jīng)常另潛在主題或是隱性主題符合某種規(guī)律的服從某項(xiàng)隨機(jī)分布

圖３．１邋ＵＭＬ用例圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋３．１邋ＵＭＬ邋ｕｓｅ邋ｃａｓｅ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑３．１．２非功能需求逡逑ＡＤ可視化平臺(tái)對(duì)系統(tǒng)的可用性，可靠性，高性能，可維護(hù)性，可擴(kuò)展性等方逡逑面有著一定的要求。逡逑下面列出這些非功能需求的一些指標(biāo)逡逑（１）可用性：ＡＤ可視化平臺(tái)必須支持多個(gè)瀏覽器模式，使得用戶能方便與逡逑之交互。要力求最大限度地滿足實(shí)際的功能需要，充分考慮各業(yè)務(wù)層次及數(shù)據(jù)處逡逑理的實(shí)用性。用戶接口和操作界面盡可能做到界面美觀大方，操作簡(jiǎn)便實(shí)用。逡逑（２）可靠性：ＡＤ可視化平臺(tái)需達(dá)到７ｘ２４小時(shí)不宕機(jī)。逡逑（３）高性能：ＡＤ可視化平臺(tái)主要是提供用戶在前臺(tái)界面訪問，需滿足用戶逡逑訪問頁面ｌ￣２ｓ內(nèi)可得到可視化結(jié)果。逡逑（４）可維護(hù)性：ＡＤ可視化平臺(tái)需要具備較高的可維護(hù)性。軟件設(shè)計(jì)盡可能逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2772030