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J-GLOBAL ID：201602262917557662   整理番号：16A1013922

データマイニングと複雑なネットワークの融合とその漢方薬の分野で応用【JST・京大機械翻訳】

Integration of data mining and complex networks and its application in traditional Chinese medicine

著者 (1件)： Lv Qingli (Basic Medical College of Shaanxi University of Chinese Medicine)
資料名： Zhongcaoyao  (Zhongcaoyao)
巻： 47  号： 8  ページ： 1430-1436  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2294A  ISSN： 0253-2670  CODEN： CTYAD8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統の漢方医薬中華の歴史としての宝,経験時間バイオパンニング後沈殿下で多くの貴重な経験と価値のデータ。データマイニングと複雑なネットワークデータ処理と知識発見の有効な手段として,それぞれ統計的と複雑性の角度記述データから,そして現代漢方医学薬学研究において広く応用されている。,表層発掘の統計法則にデータマイニングが偏ってしまう,システムの内在機序に対する深い議論が乏しい;複雑なネットワークでは主にネットワークの記述された角度システム構造により,機能の複雑さにおいてユビキタス規則を発掘する,しかし,大データ処理において限界がある長かった。データマイニングおよび複雑なネットワーク中医薬分野の応用とそれぞれが存在する問題を分析し,そして2つのモード統合の方法とフレームワークを提示し,脳血管疾患のTCM投与を例として,,そのTCM投薬属性を構築し,ネットワークを拡張する。そして改良結合の重複コミュニティ(COPRA)TCMアルゴリズムマイニング薬品使用重複コミュニティ発見,漢方薬処方の配伍規則を検討する。この方法は,既存の基礎の上で非頻出アイテム集合の薬理関連法則を効果的に発掘する,漢方薬の配合のために根拠を提供することができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  脳血管障害 ,  薬理学 ,  表層 ,  *漢方製剤 ,  データ処理 ,  システム構造 ,  *漢方 ,  コミュニティ ,  知識発見 ,  *データマイニング ,  沈殿
準シソーラス用語： 漢方処方 ,  ユビキタス ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data mining ,  complex networks ,  traditional Chinese medicine ,  paradigms integration ,  regularity of compatibility

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  融合 ,  漢方薬 ,  応用