| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关知识 | 第19-26页 |
| 2.1 协同过滤算法 | 第19-21页 |
| 2.2 矩阵分解算法 | 第21-22页 |
| 2.3 药物的特征信息及相关数据库 | 第22-24页 |
| 2.4 模型的评价指标 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于协同过滤算法预测中枢神经系统药物副作用 | 第26-36页 |
| 3.1 数据集介绍 | 第26-27页 |
| 3.2 方法概述 | 第27-30页 |
| 3.2.1 基于血脑屏障穿透性的协同过滤方法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于血脑屏障穿透性的集成推荐模型 | 第29-30页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第30-35页 |
| 3.3.1 血脑屏障穿透性对于副作用预测的影响 | 第30-31页 |
| 3.3.2 集成推荐模型的性能评估 | 第31-32页 |
| 3.3.3 与其他方法的比较 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于多特征融合的社交矩阵分解方法预测药物副作用.. | 第36-52页 |
| 4.1 数据集介绍 | 第37页 |
| 4.2 基于协同过滤的矩阵重构方法 | 第37-44页 |
| 4.2.1 方法概述 | 第37-39页 |
| 4.2.2 矩阵重构前后的结果对比 | 第39-40页 |
| 4.2.3 不同参数下的预测结果对比 | 第40-44页 |
| 4.3 基于多特征融合的社交矩阵分解方法 | 第44-50页 |
| 4.3.1 方法概述 | 第44-46页 |
| 4.3.2 药物特征相似性计算 | 第46-48页 |
| 4.3.3 实验结果与讨论 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 药物副作用预测工具的设计与实现 | 第52-58页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 需求分析 | 第52-53页 |
| 5.3 工具的设计 | 第53-54页 |
| 5.3.1 开发环境 | 第53页 |
| 5.3.2 设计原理 | 第53-54页 |
| 5.4 工具的实现 | 第54-56页 |
| 5.4.1 输入和输出 | 第54-55页 |
| 5.4.2 用户界面 | 第55页 |
| 5.4.3 工具测试 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第67页 |