| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 关联规则算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 药物相互作用的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 关联规则挖掘在药物中的应用 | 第14页 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文的主要内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.2 本文的内容组织 | 第16-17页 |
| 第二章 关联规则及其改进算法的研究 | 第17-27页 |
| 2.1 关联规则的相关概念和性质 | 第17-18页 |
| 2.2 关联规则的挖掘步骤 | 第18-19页 |
| 2.3 关联规则的APRIORI算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 算法的基本思想 | 第19页 |
| 2.3.2 APRIORI算法的描述 | 第19-20页 |
| 2.3.3 APRIORI算法的示例 | 第20-23页 |
| 2.3.4 APRIORI算法的缺点 | 第23页 |
| 2.4 一种改进的APRIORI算法 | 第23-26页 |
| 2.4.1 改进算法的基本思想 | 第23-24页 |
| 2.4.2 改进算法的步骤 | 第24-26页 |
| 2.4.3 实验测试与结果分析 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 关联规则挖掘在药物数据相互作用分析中的研究与应用 | 第27-43页 |
| 3.1 药物相互作用的基本概念 | 第27页 |
| 3.1.1 药物相互作用定义 | 第27页 |
| 3.1.2 药物相互作用的表现形式 | 第27页 |
| 3.1.3 研究药物相互作用的目的及意义 | 第27页 |
| 3.2 数据的准备与处理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 数据清理与集成 | 第28-30页 |
| 3.2.2 数据选择 | 第30页 |
| 3.2.3 数据转换 | 第30-32页 |
| 3.3 数据挖掘 | 第32-39页 |
| 3.3.1 频繁项集的挖掘 | 第32-38页 |
| 3.3.2 关联规则的产生 | 第38-39页 |
| 3.4 挖掘结果评价 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 静脉注射药物相互作用分析系统的设计与实现 | 第43-67页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第43-48页 |
| 4.1.1 系统业务流程 | 第43-47页 |
| 4.1.1.1 业务流程分析 | 第43-46页 |
| 4.1.1.2 角色分析 | 第46-47页 |
| 4.1.2 系统用例分析 | 第47-48页 |
| 4.2 数据分析 | 第48-59页 |
| 4.2.1 系统功能数据分析 | 第48-49页 |
| 4.2.2 系统实体类关系分析 | 第49-51页 |
| 4.2.3 系统数据库表 | 第51-59页 |
| 4.3 系统架构 | 第59-60页 |
| 4.4 关联规则在静脉注射药物相互分析系统的应用 | 第60-62页 |
| 4.4.1 关联规则在药物相互作用信息管理模块中的应用 | 第60-61页 |
| 4.4.1.1 在药物相互作用信息管理模块中业务流程 | 第60页 |
| 4.4.1.2 在药物相互作用信息管理模块中的挖掘 | 第60-61页 |
| 4.4.2 关联规则在医嘱审核信息管理模块中的应用 | 第61-62页 |
| 4.4.2.1 在医嘱审核信息管理模块中业务流程 | 第61-62页 |
| 4.4.2.2 在子医嘱审核信息管理模块中的挖掘 | 第62页 |
| 4.5 系统功能展示 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A 数据处理后药物数据 | 第75-82页 |
| 附录B 静脉注射药物相互作用分析系统操作手册 | 第82-94页 |
| 附录C 攻读硕士期间发表的论文 | 第94页 |
| 附录D 攻读硕士期间申请的软件著作权 | 第94页 |
