語義網(wǎng)格在中醫(yī)藥知識共享與服務的應用研究(973子課題(編輯修改稿)
2025-02-12 17:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 就達 1萬 3千多種， 19872023年發(fā)表的中醫(yī)藥文獻高達 530,700篇。面對海量的中醫(yī)藥數(shù)據(jù)，如何充分共享并有效利用，是中醫(yī)藥現(xiàn)代化發(fā)展必須面對的一個問題； 230。 KDD所擅長的正是從海量的數(shù)據(jù)當中尋找有意義的模式、知識，中醫(yī)藥學數(shù)據(jù)挖掘研究是再現(xiàn)中醫(yī)藥理論一個有效手段，意義重大。我們圍繞中醫(yī)藥文本挖掘、中醫(yī)配伍規(guī)律中藥效與藥對規(guī)律研究，開展了一系列創(chuàng)新工作 ；課題編號： 2023CB3169061/21/2023 26236。工作進展： 分布式中醫(yī)藥 KDD系統(tǒng)230。 面向中醫(yī)藥文本的數(shù)據(jù)特點，即在小樣本的情況下字頻特征比詞頻特征能提供更好信息，提出了面向中文文本分類的分布字聚類方法； 230。 基于分層聚類的藥效知識挖掘，采用基于分層聚類的 KDD方法，得出單味藥間按照功效相似性分類的結(jié)果；230。 高頻集的藥對規(guī)律的知識挖掘，得出大量方劑中 “只有 100味左右的單味藥經(jīng)常參與配伍 ” 的事實依據(jù)，挖掘出 “ 各庫高頻單味藥以及形成藥對相關理論非充分也非必要的推斷等相關知識；230。 首創(chuàng)了中醫(yī)證候與基因相關關系的研究 ,為生命科學的發(fā)展提供了新知識和新方法 。課題編號： 2023CB3169061/21/2023 27中醫(yī)證候基因關系知識挖掘的圖示腎陽虛證的相關基因的基因網(wǎng)絡 利用中醫(yī)藥文獻提供的 證候疾病關系 和 Medline提供的疾病 基因關系 發(fā)現(xiàn) 腎陽虛證的可能相關基因（CRP,CRH,ACE,IL10,PTH,MPO），并從 Pubgene中查詢這些基因的基因網(wǎng)絡在這六個基因的網(wǎng)絡當中都發(fā)現(xiàn)了CRAT基因，說明CRAT基因很有可能是 腎陽虛證的新相關基因1/21/2023 28236。工作進展： 分布式中醫(yī)藥 KDD系統(tǒng)230。 網(wǎng)格服務對異質(zhì)異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行了整合，使得用戶可以忽略數(shù)據(jù)的來源以及形式。對用戶透明的數(shù)據(jù)源以及統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表式方式，為 KDD在更廣泛的數(shù)據(jù)分析上作好準備。同時，網(wǎng)格服務分布計算的服務能力，也為海量數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)挖掘應用提供了強大的計算資源；230。 分布式中醫(yī)藥 KDD系統(tǒng)基于網(wǎng)格平臺實現(xiàn)了分布并行的數(shù)據(jù)挖掘算法，為用戶提供了高效的 KDD服務。230。 在該系統(tǒng)上對對中醫(yī)藥中 3968味單味藥以及相應的8871種功效進行挖掘分析，得出了大量有價值的結(jié)果，為中藥藥效基礎、作用機理及方劑配伍規(guī)律的研究提供了新的依據(jù)和思路。課題編號： 2023CB3169061/21/2023 29中藥藥效知識挖掘的圖示這樣的基于功效的單味藥聚類，對于中醫(yī)組方替代藥的選擇和藥效分析具有重大意義聚出的第一類藥：活血消腫藥聚出的第二類藥：止痛去濕藥按照功效對單味藥進行聚類1/21/2023 30236。工作進展： 分布式中醫(yī)藥 KDD系統(tǒng)228。 分布式中醫(yī)藥 KDD系統(tǒng)的最新成果發(fā)表于以下國際會議和雜志：? Wu ZH, Zhou XZ, Liu BY, Chen JL, Text Mining for Finding Functional Community of Related Genes using TCM Knowledge. ECML/PKDD2023, Italy, Pisa, Lecture Notes in Artificial Intelligence. Vol 3202/2023, , September 2024,2023.? Zhou XZ, Wu ZH, Distributional Character Clustering for Chinese Text Categorization. The 8th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Auckland, New Zealand, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol 3157, August 913, 2023.? 吳朝暉，封毅， KDD在中醫(yī)藥領域的若干探索，中國中醫(yī)藥信息雜志， 2023，第 12卷，第 4期? Feng Y, Wu ZH, Zhou ZM, Combining an Ordersemisensitive Text Similarity and Closest Fit Approach to Textual Missing Values in Knowledge Discovery, KES 2023.? Feng Y, Wu ZH, Zhou ZM, Multilabel Text Categorization Using KNearest Neighbor Approach with MSimilarity, SPIRE 2023, In Press課題編號： 2023CB3169061/21/2023 31236。工作進展： 理論研究228。理論研究方面，主要圍繞網(wǎng)格環(huán)境下基于語義的知識服務和共享，針對以下幾點展開深入研究：228。 面向中醫(yī)藥進行概念建模，研究和完善了中醫(yī)藥學語言系統(tǒng)；228。 提出并研究了面向語義網(wǎng)格的上下文相關的動態(tài)子本體進化理論；228。 研究和完善了語義網(wǎng)格的分布式語義查詢算法，在最新版本的 Dart數(shù)據(jù)庫網(wǎng)格加以應用；課題編號： 2023CB3169061/21/2023 32236。工作進展： 中醫(yī)藥概念建模228。中醫(yī)藥是蘊涵中國傳統(tǒng)文化和辨證哲學的醫(yī)學科學。作為一門復雜的科學，中醫(yī)藥的知識系統(tǒng)包含了大量的概念和關系，要從復雜的中醫(yī)藥知識系統(tǒng)中抽象出易于重用的領域知識，需要進行有效的概念建模，更好地支持中醫(yī)藥領域的基于知識的推理和挖掘提供了概念模型和基礎。課題編號： 2023CB3169061/21/2023 33236。工作進展： 中醫(yī)藥概念建模228。參照 UMLS，進行復雜語義網(wǎng)絡（ Semantic Network）的研究，通過上層語義網(wǎng)絡，直
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