| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第7-8页 |
| 1.3 相关概念解析 | 第8-9页 |
| 1.3.1 中医证候 | 第8页 |
| 1.3.2 蛋白质交互作用 | 第8-9页 |
| 1.3.3 生物通路 | 第9页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 构建生物医学知识库 | 第10-13页 |
| 2.1 技术路线总概要 | 第10-11页 |
| 2.2 主要数据库 | 第11-13页 |
| 2.2.1 中医药资料库@Taiwan | 第11-12页 |
| 2.2.2 ChEMBL数据库 | 第12页 |
| 2.2.3 Reactome数据库 | 第12页 |
| 2.2.4 SinoMed数据库 | 第12-13页 |
| 第三章 数据挖掘预备知识 | 第13-16页 |
| 3.1 数据挖掘 | 第13-16页 |
| 3.1.1 数据爆炸和知识贫乏的现状 | 第13页 |
| 3.1.2 知识发现和数据挖掘科学领域的诞生 | 第13页 |
| 3.1.3 数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| 3.1.4 数据挖掘的基本步骤 | 第14-16页 |
| 第四章 生物医学数据收集和处理过程 | 第16-36页 |
| 4.1 数据收集过程 | 第16-32页 |
| 4.1.1 网络爬虫获取中医药和化合物 | 第16-22页 |
| 4.1.2 MySQL数据到SQL Server的转换 | 第22-24页 |
| 4.1.3 XML格式数据的转换 | 第24-32页 |
| 4.2 数据预处理 | 第32-36页 |
| 4.2.1 医学数据库中文字符的处理 | 第33-34页 |
| 4.2.2 生物医学数据简化 | 第34-36页 |
| 第五章 关联规则算法的研究和应用 | 第36-53页 |
| 5.1 关联规则应用背景 | 第36页 |
| 5.2 关联规则算法的概述和改进 | 第36-46页 |
| 5.2.1 Apriori算法 | 第37-39页 |
| 5.2.2 FP-Growth算法 | 第39-40页 |
| 5.2.3 改进的FP-Growth算法 | 第40-44页 |
| 5.2.4 实验结果 | 第44-46页 |
| 5.3 基于FP-Growth改进算法的中医数据挖掘 | 第46-53页 |
| 5.3.1 数据采集 | 第46-47页 |
| 5.3.2 数据预处理 | 第47页 |
| 5.3.3 挖掘过程和结果分析 | 第47-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 问题和展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 在学期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |