| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 前言 | 第11-13页 |
| 对象与方法 | 第13-19页 |
| 1 研究对象 | 第13-14页 |
| 1.1 病例来源 | 第13页 |
| 1.2 病例采集要点 | 第13页 |
| 1.3 诊断标准 | 第13-14页 |
| 1.4 纳入标准 | 第14页 |
| 1.5 排除标准 | 第14页 |
| 2 研究方法 | 第14-19页 |
| 2.1 分析软件 | 第14页 |
| 2.2 录入数据预处理 | 第14-16页 |
| 2.3 病例信息的采集 | 第16页 |
| 2.4 数据分析 | 第16-19页 |
| 结果 | 第19-31页 |
| 1 一般情况分布 | 第19页 |
| 2 药物四气、五味、归经分布 | 第19-20页 |
| 3 用药频次分析 | 第20-21页 |
| 4 基于关联规则的组方规律分析 | 第21-24页 |
| 4.1 用药模式 | 第21页 |
| 4.2 药物规则分析 | 第21-23页 |
| 4.3 基于关联规则的网络图展示 | 第23-24页 |
| 5 新方分析 | 第24-29页 |
| 5.1 药物核心组合 | 第24-25页 |
| 5.2 基于改进的互信息法的药物间的关联度分析 | 第25-26页 |
| 5.3 新处方分析 | 第26页 |
| 5.4 药物核心组合、新方组合网络展示 | 第26-29页 |
| 6 常用药物用量统计 | 第29-31页 |
| 讨论 | 第31-39页 |
| 1 毛德西教授治疗便秘学术思想 | 第31-35页 |
| 1.1 便秘的病因病机 | 第31页 |
| 1.2 便秘的证候分析 | 第31页 |
| 1.3 便秘的性别分布 | 第31页 |
| 1.4 治疗便秘学术思想 | 第31-35页 |
| 2 数据挖掘技术分析 | 第35-37页 |
| 2.1 药物四气、五味、归经分析 | 第35页 |
| 2.2 常用药物分析 | 第35页 |
| 2.3 常用药物组合的分析 | 第35页 |
| 2.4 挖掘出的新处方的分析 | 第35-37页 |
| 2.5 常用药物用量分析 | 第37页 |
| 3 结合数据挖掘结果对毛德西教授治疗便秘的经验补充 | 第37页 |
| 4 数据挖掘技术在经验总结上的特点和优势 | 第37-38页 |
| 5 不足之处和展望 | 第38-39页 |
| 结论 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 附录 | 第43-50页 |
| 附录1 文献综述 | 第43-50页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录2 在校期间论文论著及科研情况 | 第50页 |