收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

生物医学文献中的隐含知识发现方法研究

桑盛田  
【摘要】:生物医学文献是目前最重要的生物医学领域资源。随着生物医学领域研究的发展,生物医学文献的数量不断的增长。如何充分地挖掘这些海量的文献,从中发现新的生物医学知识对生命科学研究领域有重要的意义。隐含知识发现(Literature Based Discovery)方法主要研究如何从已发表的生物医学文献中挖掘出新的知识,该方法已有效地应用到药物发现、药物副作用预测和药物作用机制等研究领域。本文在前人的研究基础上,研究如何从生物医学文献中发现隐含的生物医学知识。对于给定的生物医学文献集合,目前主要有基于ABC框架和基于AnC框架两种类型的隐含知识发现方法,从中挖掘隐含的生物医学知识。基于目前隐含知识发现方法的两种模型,本文主要做了以下三方面的工作:(1)提出了新的基于ABC框架的隐含知识发现方法。ABC框架是目前使用最广泛的隐含知识发现模型,该模型主要通过单一共现的中间物质推理出间接相连的药物和疾病的关系。基于ABC框架的隐含知识发现方法具有简单高效、可解释性强的优点。其中基于发现模板的方法是目前该类方法中准确率最高的方法。该方法通过领域专家定义的发现模板进行隐含知识发现。定义好的发现模板能够较好的提高隐含知识发现的性能,但由于发现模板需要人工定义,因此该方法的泛化能力较弱。本文在发现模板方法的基础上提出一种强化语义发现模板的隐含知识发现方法。该方法通过半监督学习得到抽取不同类型语义关系的抽取模型,再通过语义关系抽取模型构成增强语义发现模板进行隐含知识发现。本文提出的方法解决了传统发现模板方法依赖关系抽取工具且需要人工参与的问题,实验结果表明本文提出的基于ABC框架的增强语义发现模板方法在不同的隐含知识发现任务中都取得了较好的性能。(2)提出了新的基于AnC框架的隐含知识发现方法。基于AnC框架的方法可以挖掘药物和疾病间复杂的隐含关系,但目前该类方法主要用于解释已知存在作用关系的药物和疾病间的联系,而无法发现给定疾病的潜在治疗药物。针对这一问题,本文做了以下两方面工作:一方面本文提出了一种基于知识图谱语义分布的隐含知识发现方法。该方法首先构造了多领域的生物医学知识图谱,再利用知识图谱中实体的语义分布进行隐含知识发现。该方法适用于不同类型的隐含知识发现任务,对于给定疾病,该方法不但可以发现其候选治疗药物并且能给出相应的药物作用靶标。另一方面的工作是在前文已构造好的知识图谱的基础上,提出了基于图嵌入与深度学习的隐含知识发现方法。该方法提出了将隐含知识发现问题当作药物疾病序列数据预测问题处理,解决了基于知识图谱语义分布方法无法详细描述药物作用疾病关系的问题。实验结果表明,本部分工作提出的基于AnC框架的方法提升了经典AnC框架方法的性能,并且本文方法适用于不同的隐含知识发现任务。(3)提出了一种针对隐含知识发现的文献选择方法。本文分析了文献选择对隐含知识发现方法性能的影响。现有的隐含知识发现方法主要关注于如何从给定的生物医学文献集合中挖掘出隐含的知识,而不考虑如何得到该文献集合或者如何选择待挖掘的文献集合能更好地提高隐含知识发现方法的效果。本文提出了一种基于逻辑主题路径的文献选择方法,该方法通过文献间的主题分布关系进行文献过滤,最终选择少量和疾病、药物相关的生物医学文献做进一步知识发现。实验结果表明,本文方法可以有效的选择少量的高度相关文献作进一步研究,从而提高了隐含知识发现的准确率。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 马军;尹义龙;杨公平;许信顺;;2008自然计算与模糊系统和知识发现国际会议[J];国际学术动态;2009年06期
2 马军;尹义龙;杨公平;许信顺;;2008国际自然计算会议暨模糊系统与知识发现会议[J];国际学术动态;2009年01期
3 靳嘉林;王曰芬;;大数据环境下知识发现研究的变化及其发展趋向[J];数字图书馆论坛;2018年05期
4 宋小康;赵宇翔;朱庆华;;公众科学项目中知识发现的流程及内在机理研究[J];情报资料工作;2018年05期
5 ;欢迎订阅2017年《数据分析与知识发现》(月刊)[J];数据分析与知识发现;2017年01期
6 陶春丽;黄海东;;大数据知识发现的马克思主义追问[J];佳木斯大学社会科学学报;2017年05期
7 李怡;;基于数据挖掘技术的知识发现系统[J];科技创新导报;2017年21期
8 张松岩;崔鹏;;图书馆知识发现系统建设与应用研究[J];图书馆工作与研究;2014年02期
9 陀向明;;图书馆知识发现系统应用状况分析[J];科技情报开发与经济;2013年16期
10 孙薇,张春海,刘青;基于代理的分布式异构数据源知识发现平台[J];计算机工程;2003年21期
11 张晓刚;一个基于组件技术的分布式知识发现系统设计[J];湖北成人教育学院学报;2003年05期
12 薛思清,蔡之华,宋麦玲;一个基于组件技术的分布式知识发现系统设计[J];现代计算机(专业版);2002年06期
13 旷平剑;数据采掘与知识发现综述[J];现代计算机(专业版);2002年06期
14 欧阳为民;郑诚;张燕;;国际知识发现与数据发掘工具评述[J];计算机科学;2001年03期
15 卫金茂,黄道;粗糙集理论中新的知识发现方法[J];华东理工大学学报;2000年04期
16 杜培军,郭达志;环境数据库中的知识发现[J];上海环境科学;1999年03期
17 李素梅;;近年来我国图书馆知识发现研究的知识图谱分析[J];河南图书馆学刊;2018年09期
18 ;《数据分析与知识发现》期刊征文[J];现代图书情报技术;2016年12期
19 沈奎林;;新信息环境下知识发现系统的创新探索[J];新世纪图书馆;2017年01期
20 ;《数据分析与知识发现》期刊征文[J];数据分析与知识发现;2017年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨志豪;林鸿飞;;生物医学文献中的隐含知识发现[A];全国第八届计算语言学联合学术会议(JSCL-2005)论文集[C];2005年
2 万家华;刘冰;江早;;知识发现中的可视化技术[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2000年
3 王泳霁;;数字档案管理中的知识发现与知识服务[A];“决策论坛——公共政策的创新与分析学术研讨会”论文集(上)[C];2016年
4 胡学钢;郭骏;王浩;袁兆山;;基于粗集与基于格结构的知识发现方法比较[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
5 童頫;;数据发掘与计算智能[A];数据库研究进展97——第十四届全国数据库学术会议论文集(下)[C];1997年
6 董伯儒;林少培;王永文;;工程建设MIS中的知识发现和深化[A];中国土木工程学会计算机应用分会第七届年会论文集[C];1999年
7 郝文慧;朱晓冰;;军队院校中小型图书馆知识发现服务模式探讨——以国防科技大学信息通信学院试验训练基地为例[A];中小型公共图书馆的服务与创新论文集[C];2018年
8 赵荣珍;杨娟;黄显华;;粗糙集理论的故障知识发现及其工程应用模式研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
9 周颖;;数据库中知识发现(KDD)的规则新颖性的研究[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
10 董伯儒;林少培;王永文;;工程建设MIS中的知识发现和深化[A];中国土木工程学会计算机应用分会第七届年会土木工程计算机应用文集[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 桑盛田;生物医学文献中的隐含知识发现方法研究[D];大连理工大学;2019年
2 王元刚;基于模糊理论的知识发现方法研究及其应用[D];大连理工大学;2018年
3 杨甲森;卫星遥测数据相关性知识发现方法研究[D];中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心);2019年
4 张永;基于粗糙集的铁路列车客票收入知识发现及预测模型研究[D];中国铁道科学研究院;2018年
5 梁协雄;数据库中的知识发现及其应用研究[D];重庆大学;2004年
6 蒙祖强;基于分类模型的知识发现机理和方法研究[D];中南大学;2004年
7 单莘;基于知识发现的告警相关性分析关键问题研究[D];北京邮电大学;2006年
8 李存荣;产品制造信息中的知识发现及其应用研究[D];武汉理工大学;2006年
9 胡林;基于知识发现技术的林火研究[D];北京林业大学;2006年
10 张国庆;基于生物医学文献的知识发现方法研究[D];华中科技大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高晨翔;档案学视角下区域政务微博的知识发现模型研究[D];西北大学;2019年
2 李鹏飞;粗细粒度结合的海量数据知识发现算法优化研究[D];郑州大学;2019年
3 朱吕行;面向生物医学文本及图谱的知识挖掘与知识发现[D];中国科学技术大学;2019年
4 丁梦晓;基于心智模型的知识发现系统用户交互优化研究[D];吉林大学;2019年
5 仵宁飞;基于橡胶材料库的知识发现与重用研究[D];西安工业大学;2018年
6 韩杰;基于公安交通数据的知识发现算法应用研究[D];河北科技大学;2018年
7 徐晓聪;基于知识发现的职业学校学生操行考核管理系统的设计与研究[D];广东技术师范学院;2018年
8 肖俊伟;因素空间上的知识发现与决策分析[D];郑州大学;2018年
9 牛娇娇;基于概念格的异构数据知识发现方法及算法实现[D];昆明理工大学;2018年
10 褚嘉欣;数字化古籍知识管理研究[D];郑州大学;2018年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 肖洁;中外专家在京研讨数据科学发展之道[N];科学时报;2011年
2 陈志楠;挖掘“不为人知的艺术”[N];科技日报;2009年
3 本报记者 周锦鸾 龚晟;让企业变得更聪明[N];中国计算机报;2001年
4 宜兴市阳羡小学 蒋自军;建构“生本力行”的幸福课堂[N];江苏教育报;2015年
5 杜贵平;兴趣是最好的老师[N];中国教育报;2002年
6 胡虎;突出信息化贡献水平 处理好三个关系[N];人民邮电;2007年
7 清华大学 裴睿、徐剑军、王克宏;CYC+CRM:知识商务的未来之路[N];计算机世界;2002年
8 ;从CRM到KRM[N];上海金融报;2002年
9 宋辰;东软:如何构建数字社会的梦想之城[N];计算机世界;2017年
10 中国科技出版传媒集团有限公司总裁 林鹏;科技出版的未来[N];新华书目报;2016年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978