糖尿病中医临床数据预处理及关联规则应用的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 关联规则在中医间的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-30页 |
| 2.1 中医临床数据相关理论 | 第16-17页 |
| 2.2 中文分词相关理论 | 第17-20页 |
| 2.2.1 字符串匹配算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 构建通用语料库 | 第19页 |
| 2.2.3 术语词典的构建 | 第19-20页 |
| 2.3 数据预处理相关理论 | 第20-23页 |
| 2.3.1 数据预处理任务 | 第20-21页 |
| 2.3.2 数据清洗的研究 | 第21-22页 |
| 2.3.3 数据归约的研究 | 第22-23页 |
| 2.4 关联规则相关理论 | 第23-27页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第23-24页 |
| 2.4.2 关联规则的分类 | 第24-25页 |
| 2.4.3 关联规则的步骤 | 第25-26页 |
| 2.4.4 频繁项目集挖掘方法 | 第26页 |
| 2.4.5 中医临床数据的关联规则挖掘 | 第26-27页 |
| 2.5 糖尿病中医相关理论 | 第27-29页 |
| 2.5.1 中医学对糖尿病的认识 | 第27页 |
| 2.5.2 糖尿病中医辩证治疗 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 数据收集与术语词典的构建 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 中医临床数据的特点 | 第30-31页 |
| 3.3 中医临床数据的收集 | 第31-32页 |
| 3.4 中医临床数据的分词处理 | 第32-34页 |
| 3.5 术语词典的构建 | 第34-42页 |
| 3.5.1 中医临床术语词典构建结构 | 第34-35页 |
| 3.5.2 基于HASH的术语词典结构 | 第35-40页 |
| 3.5.3 术语词典的实现 | 第40-42页 |
| 3.6 运用专业切分词典再次加工后的语料 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 中医临床数据的预处理 | 第44-56页 |
| 4.1 数据预处理的必要性 | 第44页 |
| 4.2 数据预处理的方法 | 第44-45页 |
| 4.3 糖尿病中医临床临床数据预处理 | 第45-53页 |
| 4.3.1 数据抽取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 数据清理 | 第47-48页 |
| 4.3.3 数据变换 | 第48-52页 |
| 4.3.4 数据归约 | 第52-53页 |
| 4.4 数据预处理实验 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 中医临床数据的关联规则挖掘 | 第56-72页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 本论文所用的关联规则算法 | 第56-65页 |
| 5.2.1 FP-growth算法 | 第57-60页 |
| 5.2.2 具体模型运用 | 第60页 |
| 5.2.3 构造FP-Tree | 第60-61页 |
| 5.2.4 改进的FP-Tree | 第61-63页 |
| 5.2.5 频繁项目集的挖掘 | 第63-65页 |
| 5.3 实验结果对比 | 第65页 |
| 5.4 实验结果其分析 | 第65-71页 |
| 5.4.1 统计频数 | 第66-68页 |
| 5.4.2 主要症状间的关联规则挖掘 | 第68-69页 |
| 5.4.3 主要症状与中医辩证间的关联规则挖掘 | 第69-70页 |
| 5.4.4 主要症状与中药处方间的关联规则挖掘 | 第70页 |
| 5.4.5 中医辩证与中药处方间的关联规则挖掘 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第72页 |
| 6.2 论文内容展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第80-82页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间参与完成的科研成果 | 第82页 |
