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J-GLOBAL ID：201702272454922201   整理番号：17A1855128

正の負の相関ルールに対する処方適合ルールマイニングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Mining Compatibility of Prescriptions over Positive and Negative Association Rules

著者 (6件)： Han Nan (成都信息工程大学管理学院,成都,610103) ,  Qiao Shaojie (成都信息工程大学信息安全工程学院,成都,610225) ,  Gong Xingwei (西南交通大学信息科学与技術学院,成都,610031) ,  Li Tianrui (西南交通大学信息科学与技術学院,成都,610031) ,  Shu Hongping (成都信息工程大学軟件工程学院,成都,610225) ,  Yuan Changan (广西師范学院科学計算与智能信息処理广西高校重点実験室,南寧,530023)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 7  ページ： 1538-1542  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 既存の漢方薬データマイニングにおける薬物間の配合規則および伝統的な関連規則マイニングアルゴリズムにより、処方薬の配合知識を発見する際に存在する多くの不足に対して、正負双支持度に基づく関連規則マイニングアルゴリズムを提案した。頻繁なアイテムセットの発見段階において、最大支持度を導入し、頻繁な問題を解決し、負項の頻出パターンツリーを構築することによって再帰的なマイニングを行い、支持度計数行列を導入することによって、正と負の頻繁な項目の発見効率を向上させた。強い相関ルール発見段階において、適切な信頼度閾値を設定することと相互情報を用いて相関性分析を行い、薬物項目集合の関連関係を判定する。実験結果により、提案方法は伝統的な関連規則マイニングアルゴリズムと比べ、漢方薬処方における配合規則マイニングの適時性と正確性において大きな向上があり、漢方薬処方の配合法則の探索と新薬の研究開発に新たな考え方を提供することが検証された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼度 ,  データマイニング ,  *相関ルール ,  新薬 ,  漢方製剤
準シソーラス用語： 正確性 ,  漢方処方 ,  頻出パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： traditional Chinese medicine ,  prescription ,  frequent pattern mining ,  positive and negative association rules

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相関ルール ,  処方 ,  ルールマイニング ,  アルゴリズム