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词频反文档频率是文档特征权值表示的常用方法,用以评估单词对于语料库中的其中一份文件的重要程度。通过合理映射病例库与语料库的词汇关系,对词频反文档频率模型进行改进,并将改进后的词频反文档频率模型应用到针灸处方疾病症状权重挖掘中,计算出疾病所对应的各种症状权重。实验统计了106种疾病,其中与临床诊疗经验相符合的有84种,准确率达79.2%,实验表明改进的模型能得到较好的疾病症状权重鉴别效果。 相似文献
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分析中医疾病数据库,寻找有效可靠地算法挖掘疾病症状的权重,为医生临床诊断提供决策支持。以成都中医药大学附属医院的诊疗决策支持系统提供的中风数据、哮喘数据作为实验数据来源,首先对数据进行规范化预处理,再通过Apriori算法对数据降维,最后应用Logistic算法求出疾病症状权重。结果:挖掘结果与临床经验相符,算法运行时间也在可接受范围内。文章提出的方法对中医疾病症状权重进行挖掘是可行的。 相似文献
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