面向中医处方的关联规则挖掘模型改进与应用研究
| 中文摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第1章 前言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 中医处方挖掘现状 | 第11页 |
| 1.3.2 关联规则研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.5 研究方法及内容 | 第13-17页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5.3 技术路线 | 第15-17页 |
| 1.6 论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 研究理论基础及相关技术 | 第18-21页 |
| 2.1 关联规则概念 | 第18-19页 |
| 2.2 加权关联规则模型 | 第19页 |
| 2.3 处方数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.4 PYTHON的WEB服务框架 | 第20-21页 |
| 第3章 模型改进与仿真平台构建 | 第21-25页 |
| 3.1 模型算法 | 第21-22页 |
| 3.2 模型挖掘结果可视化 | 第22-23页 |
| 3.3 仿真平台构建 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 关联规则挖掘实验 | 第25-43页 |
| 4.1 处方数据预处理 | 第25-29页 |
| 4.2 挖掘实验 | 第29-34页 |
| 4.2.1 商业挖掘工具 | 第29-30页 |
| 4.2.2 开源挖掘工具 | 第30-31页 |
| 4.2.3 仿真平台 | 第31页 |
| 4.2.4 挖掘结果 | 第31-34页 |
| 4.3 挖掘结果可视化 | 第34-42页 |
| 4.3.1 频繁项集 | 第34-38页 |
| 4.3.2 有效规则 | 第38-40页 |
| 4.3.3 关键药物FP树 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结果分析 | 第43-46页 |
| 5.1 频繁项集 | 第43-44页 |
| 5.2 有效规则 | 第44页 |
| 5.3 关键药物FP树 | 第44-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 附录 | 第53-65页 |
| 核心代码 | 第53-54页 |
| 文献综述 | 第54-65页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
