| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-13页 |
| ·目标与定义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘系统结构 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘任务 | 第12页 |
| ·数据挖掘主要方法 | 第12-13页 |
| ·文本挖掘概述 | 第13-17页 |
| ·目标与定义 | 第13-14页 |
| ·文本挖掘任务 | 第14页 |
| ·文本挖掘技术发展现状 | 第14-17页 |
| ·本文的研究思路和主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 2 基于字特征的中文文本分类研究 | 第20-35页 |
| ·中文文本分类一般步骤 | 第20-21页 |
| ·中文文本分类难点 | 第21页 |
| ·中文文本分类关键技术 | 第21-29页 |
| ·特征建模 | 第21-22页 |
| ·特征降维 | 第22-26页 |
| ·分类器介绍 | 第26-28页 |
| ·分类效果评价标准 | 第28-29页 |
| ·实验数据介绍 | 第29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-34页 |
| ·字特征建模结果 | 第29-30页 |
| ·分类正确率对比 | 第30-32页 |
| ·分类性能对比 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 3 基于Meta-Bootstrapping算法的中医医案结构化研究 | 第35-47页 |
| ·信息抽取方法简介 | 第35-36页 |
| ·基于自然语言处理(NLP)的方法 | 第36页 |
| ·基于规则的方法 | 第36页 |
| ·基于统计的方法 | 第36页 |
| ·信息抽取效果评价标准 | 第36-37页 |
| ·Bootstrapping方法介绍 | 第37-38页 |
| ·基于Bootstropping的改进算法设计 | 第38-40页 |
| ·Meta-Bootstrapping算法框架 | 第38-40页 |
| ·候选模式选择 | 第40页 |
| ·候选种子词选择 | 第40页 |
| ·实验数据介绍 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-45页 |
| ·方名抽取 | 第41-42页 |
| ·辨证抽取 | 第42-43页 |
| ·治则抽取 | 第43-45页 |
| ·建立结构化医案 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 名老中医临证经验挖掘系统 | 第47-52页 |
| ·系统体系结构设计 | 第47-48页 |
| ·系统功能模块设计 | 第48-49页 |
| ·数据采集模块 | 第48-49页 |
| ·数据预处理模块 | 第49页 |
| ·知识发现模块 | 第49页 |
| ·数据预处理模块实现 | 第49-51页 |
| ·清理数据库的设计 | 第49-50页 |
| ·清理数据库的实现 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 基于隐结构模型的中医辨证研究 | 第52-64页 |
| ·隐结构模型介绍 | 第52-53页 |
| ·确立隐结构的方法 | 第53-55页 |
| ·启发式单重爬山法 | 第54页 |
| ·SPSS主成分分析模块 | 第54-55页 |
| ·因子分析 | 第55页 |
| ·结合EM算法的因子分析 | 第55-59页 |
| ·因子分析模型介绍 | 第55-58页 |
| ·基于EM算法的因子分析框架 | 第58-59页 |
| ·实验数据介绍 | 第59页 |
| ·实验数据预处理 | 第59-60页 |
| ·合并近似变量 | 第59-60页 |
| ·滤除低频变量 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-63页 |
| ·参数设置 | 第60页 |
| ·结果分析 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 6 中医医案药物量效关系研究 | 第64-73页 |
| ·实验数据介绍 | 第64页 |
| ·实验数据预处理 | 第64-67页 |
| ·中文预处理 | 第64页 |
| ·药物剂量模糊处理 | 第64-67页 |
| ·方法学介绍 | 第67-69页 |
| ·常用聚类算法介绍 | 第67-68页 |
| ·加权层次聚类算法框架 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-72页 |
| ·变量权值实验结果 | 第69-71页 |
| ·聚类结果及分析 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 7 总结与展望 | 第73-76页 |
| ·总结与结论 | 第73-74页 |
| ·未来工作 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81页 |