【摘 要】
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目的根据医案数据特点,设计一种药对提取算法。方法从医案中的药物入手,构造联合条件概率矩阵,设定最小联合条件概率矩阵(minUnion)作为药对提取阈值,从而形成药物社团发现算
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会面向项目(81674099):面向中医临床大数据的名老中医肺癌辨治规律并行挖掘策略及方法研究,负责人:胡孔法,国家重点研发计划项目(2017YFC1703506):中医药大数据挖掘研究与创新应用,负责人:于剑,国家自然科学基金委国家自然科学基金青年基金项目(81804219):基于中医临床大数据的名老中医诊治慢性肾病经验挖掘方法的应用研究,负责人:谢佳东
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目的根据医案数据特点,设计一种药对提取算法。方法从医案中的药物入手,构造联合条件概率矩阵,设定最小联合条件概率矩阵(minUnion)作为药对提取阈值,从而形成药物社团发现算法TCM-HPD,并与Apriori算法进行比较,利用两个算法对1 512诊次冠心病医案的处方进行分析。结果TCM-HPD药对发现效果优于Apriori,TCM-HPD对minUnion参数敏感,当minUnion=0.4药对提取效果较好,成功提取冠心病医案中13组药对,结果符合专家经验。结论TCM-HPD算法可以有效地发现医案中潜在
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