中医症状知识库知识关联研究
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引用本文:谢文利,李君,毛树松,等.中医症状知识库知识关联研究[J].医学信息学杂志,2023,44(2):35-41
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作者单位
谢文利 湖北中医药大学信息工程学院 武汉 430065 
李君 湖北中医药大学第一临床学院 武汉 430065 
毛树松 湖北省中医院 武汉 430065 
解丹 湖北中医药大学信息工程学院 武汉 430065 
基金项目:湖北中医药大学中医药传承与创新计划“基于信息抽取技术的中医辨证传承与创新研究”(项目编号:2022SZXC012)。
中文摘要:介绍中医学症状研究及中医药领域知识图谱技术应用研究现状,选取《中医药学名词》作为症状知识来源,构建中医症状知识库。运用描述性统计、关联规则分析等数据挖掘方法阐述高频证型以及症状信息分布规律、症状以及症状隐性知识之间的关联关系,利用Neo4j构建中医症状知识图谱并分析病证-症状-属性之间的知识关联关系。
中文关键词:中医症状  关联规则  知识图谱  Neo4j
 
Study on Knowledge Association of Traditional Chinese Medicine Symptom Knowledge Base
Abstract:The paper introduces the research status of traditional Chinese medicine (TCM) symptom and the application of knowledge graph technology in TCM field, and selects Chinese Terms in Traditional Chinese Medicine and Pharmacy as the source of symptom knowledge to build a knowledge base of TCM symptom. Descriptive statistics, association rule analysis and other data mining methods are used to elaborate the distribution rules of high-frequency syndromes and symptom information, as well as the association relationship between symptoms and symptom tacit knowledge. Neo4j is used to construct the TCM symptom knowledge graph and analyze the knowledge association relationship between syndromes, symptoms and attributes.
keywords:traditional Chinese medicine (TCM) symptom  association rules  knowledge graph  Neo4j
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