声明
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 知识图谱现状
1.2.2 图聚类算法现状
1.3 本文主要工作
1.4 内容组织结构
2 相关理论与技术
2.1 知识图谱的体系架构
2.2 知识图谱信息抽取
2.3 知识图谱知识融合与加工
2.4 知识推理
2.4.1 基于逻辑规则知识推理
2.4.2 基于图结构的知识推理
2.4.3 基于表示学习的知识推理
2.4.4 基于神经网络的知识推理
2.4.5 知识推理方法总结
2.5 本章小结
3 中医诊疗知识图谱的构建与知识推理
3.1 中医诊疗知识图谱的研究思路
3.2 中医诊疗知识图谱数据源分析
3.3 中医诊疗知识图谱相关概念
3.4 中医诊疗知识图谱概念层构建
3.4.1 概念节点和边的抽取
3.4.2 概念节点属性的抽取
3.4.3 概念节点的本体构建
3.4.4 中医诊疗知识的融合
3.5 本草纲目知识图谱推理规则
3.6 本章小结
4 中医诊疗原型系统的核心聚类算法
4.1 背景分析
4.2 网络图数据相关概念及定义
4.3 加权网络图中心扩散聚类算法
4.3.1 中心-扩散策略
4.3.2 图数据节点权重的定义
4.3.3 中心节点的选择
4.3.4 初始簇的中心扩散规则
4.3.5 簇划分的优化
4.4 算法描述
4.5 实验与结果分析
4.5.1 性能评价指标
4.5.2 实验结果分析
4.6 实例分析
4.7 本章小结
5 中医诊疗原型系统
5.1 中医诊疗原型系统的总体架构
5.2 中医诊疗原型系统的主要功能
5.3 中医诊疗原型系统的核心代码
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 未来研究展望
参考文献
致 谢
个人简历
在研期间发表的学术论文与研究成果
郑州大学;
