摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
·研究的目的与意义 | 第10页 |
·国内外研究现状分析 | 第10-11页 |
·蛋白质命名实体识别 | 第10页 |
·蛋白质相互作用信息抽取 | 第10-11页 |
·Hadoop平台 | 第11页 |
·研究内容 | 第11页 |
·研究方法 | 第11-12页 |
·论文的组织结构 | 第12-14页 |
第二章 蛋白质相互作用信息抽取相关知识 | 第14-18页 |
·生物医学文本挖掘技术 | 第14页 |
·生物医学文本挖掘技术概述 | 第14页 |
·生物医学文本挖掘关键技术 | 第14页 |
·蛋白质命名实体识别 | 第14-15页 |
·蛋白质相互作用信息抽取 | 第15-17页 |
·蛋白质相互作用信息抽取方法 | 第16-17页 |
·蛋白质相互作用信息抽取评测标准 | 第17页 |
·本章小结 | 第17-18页 |
第三章 Hadoop平台 | 第18-22页 |
·Apache Hadoop项目介绍 | 第18-19页 |
·HDFS简介 | 第19-20页 |
·HDFS集群结构 | 第19页 |
·HDFS工作流程 | 第19-20页 |
·MapReduce简介 | 第20-21页 |
·MapReduce集群结构 | 第20-21页 |
·MapReduce工作流程 | 第21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第四章 基于MapReduce的蛋白质相互作用信息抽取 | 第22-48页 |
·基于特征向量的蛋白质相互作用信息抽取 | 第22-29页 |
·蛋白质相互作用信息抽取流程 | 第22-23页 |
·语料预处理 | 第23-24页 |
·蛋白质实体识别 | 第24-25页 |
·特征提取 | 第25-28页 |
·特征向量构造 | 第28-29页 |
·基于MapReduce的信息抽取 | 第29-40页 |
·SVM分类模型 | 第29-30页 |
·SVM分类模型在MapReduce上的应用 | 第30-32页 |
·蛋白质相互作用信息抽取的实现 | 第32-40页 |
·实验平台搭建及结果分析 | 第40-47页 |
·实验环境配置 | 第40页 |
·节点规划 | 第40页 |
·节点名称配置 | 第40-41页 |
·安装Java虚拟机 | 第41页 |
·配置SSH | 第41页 |
·安装Hadoop | 第41-43页 |
·Hadoop启动及运行信息查看 | 第43-45页 |
·实验结果与分析 | 第45-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第五章 蛋白质相互作用信息抽取系统构建 | 第48-61页 |
·需求分析 | 第48-49页 |
·系统设计与实现 | 第49-57页 |
·系统设计 | 第49-50页 |
·系统实现 | 第50-57页 |
·系统测试 | 第57-60页 |
·查询模块测试 | 第57-58页 |
·文本处理模块测试 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
·总结 | 第61页 |
·展望 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
作者简介 | 第67页 |