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基于有向含權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)規(guī)則的名老中醫(yī)治療肺癌核心方發(fā)現(xiàn)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 03:00
  中醫(yī)藥是中國傳統(tǒng)文化的瑰寶,在當(dāng)前的社會(huì)依然發(fā)揮著重要的作用,尤其是在治療惡性腫瘤方面更是獨(dú)具特色。名老中醫(yī)是中醫(yī)藥行業(yè)的領(lǐng)軍人物,研究他們的方劑數(shù)據(jù)可以幫助傳承和發(fā)展中醫(yī)藥事業(yè)。然而,當(dāng)前使用信息技術(shù)手段對(duì)名老中醫(yī)方劑的研究還處于起始階段,主要面臨中醫(yī)藥數(shù)據(jù)來源少、清理難度大、研究方法單一且不適用于中醫(yī)藥數(shù)據(jù)特點(diǎn)等問題。本文使用包括了聚焦爬蟲、分詞工具、正則表達(dá)式等信息技術(shù)手段對(duì)當(dāng)前存在的多源異構(gòu)中醫(yī)藥治療肺癌的方藥數(shù)據(jù)進(jìn)行集成,將集成的數(shù)據(jù)保存到肺癌方劑-藥物數(shù)據(jù)庫中。中醫(yī)方劑及其中藥物的關(guān)系可以抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,在此數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,本文使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法發(fā)現(xiàn)方劑中的核心方劑,并使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘核心方劑中的藥物關(guān)系以及藥物間量效關(guān)系。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:1)本文提出了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成方法,將聚焦爬蟲技術(shù)、分詞技術(shù)、正則表達(dá)式與數(shù)據(jù)集成方法結(jié)合。并以《中華本草》和臨床方劑中藥物的常用劑量構(gòu)建中醫(yī)藥藥物大詞典,將其作為方劑中藥物的納入標(biāo)準(zhǔn),提升數(shù)據(jù)集成的質(zhì)量。2)本文提出了一種基于有向含權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的名老中醫(yī)治療肺癌核心方劑發(fā)現(xiàn)算法,在有向含權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型中,以藥物的入度為基礎(chǔ)...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1有向圖示意圖??,二,,??

圖2-1有向圖示意圖??,二,,??

?南京中醫(yī)藥大學(xué)碩士學(xué)位論文???解決實(shí)際問題。其中,圖的頂點(diǎn)表示實(shí)體,圖的連邊表示實(shí)體關(guān)系,構(gòu)成的圖亦??可被視為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹??在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,圖是指存在有序二元組滿足如下條件,則記化£)為圖??G,G?=?(1)廠表示節(jié)點(diǎn)集合;(2)五表示F集合中存在的二元關(guān)系,即??節(jié)點(diǎn)同的....


圖2-2有向含權(quán)圖示意圖??上述內(nèi)容對(duì)有向含權(quán)圖的基本概念進(jìn)行了介紹,2.1.3小節(jié)將對(duì)有向含權(quán)圖??

圖2-2有向含權(quán)圖示意圖??上述內(nèi)容對(duì)有向含權(quán)圖的基本概念進(jìn)行了介紹,2.1.3小節(jié)將對(duì)有向含權(quán)圖??

?南京中醫(yī)藥大學(xué)碩士學(xué)位論文???解決實(shí)際問題。其中,圖的頂點(diǎn)表示實(shí)體,圖的連邊表示實(shí)體關(guān)系,構(gòu)成的圖亦??可被視為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹??在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,圖是指存在有序二元組滿足如下條件,則記化£)為圖??G,G?=?(1)廠表示節(jié)點(diǎn)集合;(2)五表示F集合中存在的二元關(guān)系,即??節(jié)點(diǎn)同的....


圖2-3?Apriori算法流程圖??2.?3信息熵??信息熵的概念由克勞德?艾爾伍德?香農(nóng)提出,是衡量信息量的一個(gè)指標(biāo),??—個(gè)事件信息量的大小隨其發(fā)生概率的增大而減小

圖2-3?Apriori算法流程圖??2.?3信息熵??信息熵的概念由克勞德?艾爾伍德?香農(nóng)提出,是衡量信息量的一個(gè)指標(biāo),??—個(gè)事件信息量的大小隨其發(fā)生概率的增大而減小

?南京中醫(yī)藥大學(xué)碩士學(xué)位論文???的基本流程。Apriori算法基于迭代運(yùn)算,在此過程中會(huì)不斷地產(chǎn)生候選項(xiàng)集,支??持度不小于最小支持度*的候選項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。在頻繁項(xiàng)集的基礎(chǔ)上,??經(jīng)過連接與剪枝步驟,生成新的候選項(xiàng)集。重復(fù)上述步驟,直到不能產(chǎn)生新的頻??繁集,再從中確定置信度....


圖3-1?MHDI算法總體流程??本章的其它小節(jié)將對(duì)MHDI算法的細(xì)節(jié)進(jìn)行詳盡的描述

圖3-1?MHDI算法總體流程??本章的其它小節(jié)將對(duì)MHDI算法的細(xì)節(jié)進(jìn)行詳盡的描述

?第三章一種多源異構(gòu)中醫(yī)肺癌醫(yī)案數(shù)據(jù)集成方法MHDI???C^Z)???^?r???/?網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、?7??/?Excel數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)?/??’???JL?1?潑?慫??利用聚焦觸蟲爬取網(wǎng)頁?1?i?^??數(shù)據(jù)至本地???t?1?文本數(shù)據(jù)清洗?Excel、數(shù)據(jù)庫數(shù)振清....



本文編號(hào):3924140

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