基于复杂网络的推荐算法在中医辅助问诊中的应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第17-29页 |
| 2.1 中医问诊理论概述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 中医问诊内容 | 第17页 |
| 2.1.2 中医问诊特点 | 第17-18页 |
| 2.1.3 中医辅助问诊研究所面临的挑战 | 第18页 |
| 2.2 复杂网络概述 | 第18-24页 |
| 2.2.1 复杂网络的特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社区发现算法 | 第20-23页 |
| 2.2.3 社区结构评价指标 | 第23-24页 |
| 2.3 推荐算法概述 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐 | 第24-25页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐 | 第25页 |
| 2.3.3 基于复杂网络的推荐 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于重叠社区发现的症状关联网络构建算法 | 第29-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第29页 |
| 3.2 初始症状网络构建 | 第29-32页 |
| 3.2.1 相关定义 | 第29-30页 |
| 3.2.2 边权重计算 | 第30-32页 |
| 3.3 基于节点信任度的重叠社区发现算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基于节点信任度的种子节点选择 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于社区自适应度的局部扩展 | 第34-35页 |
| 3.3.3 算法描述与分析 | 第35-36页 |
| 3.4 实验 | 第36-39页 |
| 3.4.1 数据集 | 第36-37页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于症状关联网络的辅助问诊提示推荐算法 | 第40-50页 |
| 4.1 问题描述 | 第40-41页 |
| 4.2 初始出发点的确定 | 第41-43页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于社区归属度的游走社区确定 | 第42页 |
| 4.2.3 初始游走节点确定 | 第42-43页 |
| 4.3 基于局部随机游走的问诊提示推荐算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 节点重要度计算 | 第43页 |
| 4.3.2 基于局部随机游走的推荐算法 | 第43-45页 |
| 4.3.3 算法描述与分析 | 第45-46页 |
| 4.4 实验 | 第46-49页 |
| 4.4.1 社区跳转阈值实验与分析 | 第46-47页 |
| 4.4.2 对比实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第50-63页 |
| 5.1 系统运行环境及开发平台 | 第50页 |
| 5.2 系统设计原则 | 第50-51页 |
| 5.3 系统核心功能模块设计 | 第51-54页 |
| 5.4 系统核心类的设计 | 第54-58页 |
| 5.5 原型系统的实现 | 第58-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第70页 |
