【摘 要】
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本文针对中医临床处方论治中的药物配伍和药症关系等问题，研究采用改进的Biclustering算法（调整cHawk方法的阈值计算、偶图的最小交叉和聚类簇标记等过程）进行分析。为提高cHawk
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
【出 处】
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”数字化中医信息系统“临床术语本体研究专家研讨会
论文部分内容阅读
本文针对中医临床处方论治中的药物配伍和药症关系等问题，研究采用改进的Biclustering算法（调整cHawk方法的阈值计算、偶图的最小交叉和聚类簇标记等过程）进行分析。为提高cHawk的标记聚类簇算法对重要性药物配伍的识别能力，本文在聚类簇标记过程中参考了药物的相关度信息，能够获得重要的药物配伍模块。但由于局部搜索过程的限制，最小交叉化调整后的矩阵仍存在遗漏部分临床药物配伍信息的情况，即无法获得全局最优的结果，因此在后续研究中，将在矩阵的调整过程中，进一步优化算法，从而得到全局较优的分析结果，并考虑药物剂量信息进行建模，将该算法集成到专门的中医临床数据挖掘系统中，以供中医领域研究人员学习与使用。
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