| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 引言 | 第11-13页 |
| 第一章 文献研究 | 第13-25页 |
| 1.1 数据挖掘的概念 | 第13页 |
| 1.2 数据挖掘对名医经验传承的意义 | 第13页 |
| 1.3 数据挖掘方法在名医经验传承方面的研究方向 | 第13-14页 |
| 1.3.1 中医证候关联分析 | 第13-14页 |
| 1.3.2 中药方剂配伍规律研究 | 第14页 |
| 1.4 数据挖掘方法及其在名医经验传承方面的应用 | 第14-16页 |
| 1.4.1 频数分析 | 第14页 |
| 1.4.2 关联规则 | 第14-15页 |
| 1.4.3 聚类分析 | 第15页 |
| 1.4.4 决策树 | 第15页 |
| 1.4.5 贝叶斯网络 | 第15-16页 |
| 1.5 数据挖掘软件及其在名医经验传承方面的应用 | 第16页 |
| 1.6 基于本体技术和机器学习的情景式决策支持方法研究 | 第16页 |
| 1.7 情景式决策支持方法研究在名医经验传承方面的应用 | 第16-17页 |
| 1.8 文献归纳小结 | 第17-18页 |
| 1.9 中医对痤疮的认识 | 第18-21页 |
| 1.9.1 古代中医对痤疮的认识 | 第18页 |
| 1.9.2 现代中医对痤疮的认识 | 第18-20页 |
| 1.9.3 文献归纳小结 | 第20-21页 |
| 1.10 西医对痤疮的研究进展 | 第21-25页 |
| 1.10.1 痤疮流行病学研究 | 第21-22页 |
| 1.10.2 病因及发病机制 | 第22-23页 |
| 1.10.3 痤疮的治疗现状概况 | 第23-24页 |
| 1.10.4 文献归纳小结 | 第24-25页 |
| 第二章 临床研究 | 第25-33页 |
| 2.1 制作痤疮信息数据采集表 | 第25页 |
| 2.2 研究对象及来源 | 第25页 |
| 2.3 病例选择标准(详见附录2) | 第25页 |
| 2.3.1 诊断标准 | 第25页 |
| 2.3.2 纳入标准 | 第25页 |
| 2.3.3 排除标准 | 第25页 |
| 2.4 研究方法 | 第25-33页 |
| 2.4.1 选择与组织数据 | 第25-26页 |
| 2.4.2 知识库的建设 | 第26-27页 |
| 2.4.3 知识图谱绘制和画像分析 | 第27页 |
| 2.4.4 数据挖掘步骤 | 第27-33页 |
| 第三章 数据挖掘结果 | 第33-49页 |
| 3.1 一般情况 | 第33-43页 |
| 3.1.1 性别分布结果 | 第33-34页 |
| 3.1.2 发病时间(月份、节气)分布结果 | 第34-35页 |
| 3.1.3 患者病程分布 | 第35页 |
| 3.1.4 患者职业分布 | 第35-36页 |
| 3.1.5 患者症状分布 | 第36页 |
| 3.1.6 患者舌象分布 | 第36-37页 |
| 3.1.7 患者脉象分布 | 第37页 |
| 3.1.8 患者辨证分析情况分布 | 第37-38页 |
| 3.1.9 患者中医辨证分布 | 第38页 |
| 3.1.10 患者治则治法分布 | 第38-39页 |
| 3.1.11 中药频次分布 | 第39页 |
| 3.1.12 中药性味归经频次频率分布 | 第39-42页 |
| 3.1.13 中药功效频次频率分布 | 第42-43页 |
| 3.2 主要知识节点关联结果 | 第43-49页 |
| 3.2.1 四诊关系关联结果 | 第43-44页 |
| 3.2.2 辨证关系分析关联结果 | 第44页 |
| 3.2.3 案例用药关联结果 | 第44-45页 |
| 3.2.4 智能多维分析挖掘 | 第45-46页 |
| 3.2.5 分析预测 | 第46-47页 |
| 3.2.6 探索性发现 | 第47-49页 |
| 第四章 分析与讨论 | 第49-56页 |
| 4.1 一般情况分布结果分析 | 第49-51页 |
| 4.2 关联聚类结果分析 | 第51-54页 |
| 4.3 智能多维分析挖掘结果分析 | 第54页 |
| 4.4 分析预测和探索性发现结果分析 | 第54页 |
| 4.5 不足与展望 | 第54-56页 |
| 结语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62-66页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第66-67页 |
| 统计学审核证明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |