發(fā)布時(shí)間：2020-12-13 23:27

　　我國中醫(yī)藥資源豐富,歷史悠久,中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)W術(shù)觀點(diǎn)及思想的傳播主要通過個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐,以及師徒之間的口口相傳。由于信息處理和傳播速度的緩慢,導(dǎo)致了中醫(yī)藥在當(dāng)代社會(huì)發(fā)展和傳承困難,已經(jīng)難以滿足當(dāng)代社會(huì)對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)的需求。中醫(yī)藥振興發(fā)展的重要引擎和技術(shù)支撐是實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥信息化,中醫(yī)藥信息化建設(shè)也被納入國家的“十三五”規(guī)劃中。在云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)的加持下,中醫(yī)藥信息化已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。中醫(yī)講究辨證施治,臨床醫(yī)學(xué)是中醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)學(xué)科,辨證論治過程中產(chǎn)生了癥狀、證候、病機(jī)、治則治法、診斷、四診信息、中藥處方等“知識(shí)密集型”數(shù)據(jù),此類知識(shí)量豐富、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)成為中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)研究的重要資料。本研究致力于研究中醫(yī)藥“知識(shí)密集型”數(shù)據(jù),挖掘“癥—證—方”之間潛在的、有用的信息。在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析挖掘方法的基礎(chǔ)上,本文主要在云計(jì)算環(huán)境下并行挖掘框架的搭建、云計(jì)算環(huán)境下頻繁模式挖掘算法等方面進(jìn)行了研究。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:1)中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)來源多樣、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,加上肺癌患者的癥情差別較大,往往表現(xiàn)出多病位多病性錯(cuò)綜復(fù)雜的證候,治療上也多以復(fù)方為主,大大增加了分析的難度,采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法面臨挑戰(zhàn)... 

【文章來源】：南京中醫(yī)藥大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２?ＭａｐＲｅｄｕｃｅ并行計(jì)算過程??ＭａｐＲｅｄｕｃｅ運(yùn)行按照時(shí)間順序包括五個(gè)階段：輸入分片（ｉｎｐｕｔ?ｓｐｌｉｔ）、ｍａｐ階段、ｃｏｍｂｉｎｅｒ??階段、ｓｈｕｆｆｌｅ階段和ｒｅｄｕｃｅ階段

Ｄｆｆｉ（３）??ＤＡＥ?（３），ＤＡＥＢ（３），ＤＡＢ（３）??圖３－３?ＦＰ－Ｔｒｅｅ的挖掘過程??最后，設(shè)置最小置信度。為便于分析說明，本小節(jié)實(shí)驗(yàn)中設(shè)置的最小置信度為０．８５，??執(zhí)行ＤｅｅｐＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法，得出方藥示例數(shù)據(jù)庫的核心方為：ＢＥＡ。??３．４實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較??下面我們對(duì)云計(jì)算環(huán)境下運(yùn)行并行Ｄｅｅｐ?ＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法，并在不同節(jié)點(diǎn)、不同數(shù)據(jù)量??下進(jìn)行核心方挖掘運(yùn)行時(shí)間的比較，對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果如圖３－４所示。測試數(shù)據(jù)集部分為真實(shí)??世界數(shù)據(jù)，剩下的部分為合成數(shù)據(jù)。三個(gè)數(shù)據(jù)集的記錄條數(shù)分別為９０萬、１２０萬和１５０萬。??為了方便中醫(yī)藥治療肺癌的核心方挖掘，Ｄｅｅｐ?ＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法較之ＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法，??增加了有效后繼的判斷與計(jì)算。由圖３－４可知，云計(jì)算環(huán)境下，節(jié)點(diǎn)數(shù)越多、數(shù)據(jù)量越小，??核心方挖掘時(shí)間越少。??１９??

４．３．２?藥物出現(xiàn)的頻次與頻率??根據(jù)統(tǒng)計(jì)，病例中共出現(xiàn)５００種藥物，按照藥物出現(xiàn)頻率的高低排序，選取頻率不低??于４０％的藥物，共計(jì)１９種。總體用藥頻次與頻率見表４－２，藥物出現(xiàn)頻次見圖４－３。???表４－２總體用藥頻次與頻率???藥名??ｍｍ???北沙參?２４８１?９３．０２５９％??南沙參?２３６２?８８．５６３９％??麥冬?２３６１?８８．５２６４％??山慈菇?２３０８?８６．５３９２％??澤漆?２２９８?８６．１６４２％??太子參?１８８７?７０．７５３７％???２３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于Hadoop的MapReduce的性能分析與優(yōu)化[D]. 戴新華.南京郵電大學(xué) 2015
[2]海量數(shù)據(jù)并行挖掘技術(shù)研究[D]. 孫芬芬.北京交通大學(xué) 2014
[3]基于FP-Growth關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行算法分析及其應(yīng)用研究[D]. 李濤.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2011
[4]關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究及其在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D]. 馬麗偉.南京理工大學(xué) 2009



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