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基于真实世界数据探讨中医药治疗非小细胞肺癌的用药规律
被引量：
3
1
作者
李俊雅
史阳琳
+2 位作者
杨建雅
李亚
李素云
《药物流行病学杂志》
2025年第4期398-409,共12页
目的挖掘真实世界中医药治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的组方规律及核心用药特征。方法通过医院信息系统(HIS)调取河南中医药大学第一附属医院呼吸科2020年1月1日—2023年12月31日NSCLC患者门诊处方数据,构建标准化中药数据库。采用Lantern ...
目的挖掘真实世界中医药治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的组方规律及核心用药特征。方法通过医院信息系统(HIS)调取河南中医药大学第一附属医院呼吸科2020年1月1日—2023年12月31日NSCLC患者门诊处方数据,构建标准化中药数据库。采用Lantern 5.0软件构建隐结构模型,结合SPSS Modeler 18.0软件进行关联规则分析、SPSS26.0软件进行高频中药聚类分析,系统解析辨证用药规律。结果共纳入中药处方620首,涉及329味中药,总用药频次10461次。使用频次最高的中药依次为陈皮、茯苓、党参、黄芪等;药物类别以补虚类为主;药性以温性为主;药味以甘为主;归经多归肺经。获得20个核心方剂,如血府逐瘀汤等,核心药物组合以“女贞子-甘草-黄芪”“龙葵-薏苡仁-黄芪”等补气养阴、解毒散结的药对为主。结论治疗NSCLC的中药处方多用甘温之品,以扶正祛邪为治则,兼顾补气养阴、清热解毒、活血化瘀等法,核心方剂选用辨证结合血府逐瘀汤、百合固金汤等经典方剂化裁。通过对真实世界数据的挖掘揭示的组方规律及核心药群,为优化NSCLC临床治疗方案提供循证依据。
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关键词
非小细胞肺癌
中医药
真实世界数据
隐结构模型
关联规则
用药规律
原文传递
频繁子树模式在中心词识别中的应用研究
被引量：
1
2
作者
田卫东
黄勇
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015年第11期27-32,共6页
中文问句中心词识别领域中,现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系.为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系,首次提出多维树概念,给出多维频繁模式挖掘方案并应用于中文问句中心词识别中.针对此应用给出频繁子树...
中文问句中心词识别领域中,现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系.为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系,首次提出多维树概念,给出多维频繁模式挖掘方案并应用于中文问句中心词识别中.针对此应用给出频繁子树模式精简及规则冲突解决方案,训练出一个中文中心词识别模型.此方法是典型的客观方法,实验表明,此方法有较好的稳定性、适应性与鲁棒性,且较条件随机场模型在准确率上有进一步提高.
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关键词
条件随机场
依存关系树
频繁子树模式
模式精简
规则冲突
中心词
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职称材料
基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法
3
作者
顾兆军
张智凯
+1 位作者
刘春波
叶经纬
《现代电子技术》
北大核心
2024年第21期156-164,共9页
传统基于规则的日志解析方法针对每类日志需单独编写规则,且随着系统更新,出现新的日志模式时,需人工再次干预;基于深度学习的日志解析方法虽准确率高,但计算复杂度高。为解决日志解析方法人力成本和计算复杂度高的问题,文中提出一种基...
传统基于规则的日志解析方法针对每类日志需单独编写规则,且随着系统更新,出现新的日志模式时,需人工再次干预;基于深度学习的日志解析方法虽准确率高,但计算复杂度高。为解决日志解析方法人力成本和计算复杂度高的问题,文中提出一种基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法,该方法由初始规则集生成、词模式规则应用、潜在错误样本发掘三个部分构成。首先,原始日志基于自适应随机抽样获取彼此间相似度较低的代表性日志;然后,基于专家反馈提取初始词模式规则集,在词模式规则应用模块对原始日志进行处理并提取日志模板;最后,在潜在错误样本发掘模块检查生成的日志模板聚类,发现潜在的错误分类样本并对其进行规则集更新。经过实验验证,在16个公开日志数据集上,文中方法的平均准确度达到97.8%,与基于深度学习的日志解析算法准确度基本持平;在计算效率方面,文中方法的单线程解析速度达到每秒20000条,且随着可用内核数量的增加,性能持续提升,满足系统日志的故障诊断和安全分析需求。
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关键词
日志解析
模板提取
词模式规则
正则匹配
启发式策略
规则集
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职称材料
一种按字长匹配的Wu-Manber多模式匹配算法
被引量：
2
4
作者
汪永进
顾乃杰
任开新
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1650-1653,共4页
多模式匹配是串处理系统中最重要的操作之一,而Wu-Manber算法是多模式串匹配算法中平均性能表现最好的算法.针对Wu-Manber多模式匹配算法在规则集中存在短模式串时性能下降的问题,提出一种按字长匹配的多模式匹配算法.改进的算法是在32...
多模式匹配是串处理系统中最重要的操作之一,而Wu-Manber算法是多模式串匹配算法中平均性能表现最好的算法.针对Wu-Manber多模式匹配算法在规则集中存在短模式串时性能下降的问题,提出一种按字长匹配的多模式匹配算法.改进的算法是在32位机器上实现,哈希的字符块长度取2,每次匹配的单位由原来的一个字符变为一个机器字,缩小了访存时间,同时利用机器字长存储的特点合理设计哈希函数,加快了字符块哈希值的计算,极大的提高了有短模式串存在时模式集的匹配性能.与原Wu-Manber算法对比,当最短模式串长度小于6时,改进后的算法搜索时间平均缩短了40%.当最短模式串长度为2和3时,搜索时间缩短了60%以上.
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关键词
多模式串匹配
机器字
短模式串
规则集
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职称材料
题名
基于真实世界数据探讨中医药治疗非小细胞肺癌的用药规律
被引量：
3
1
作者
李俊雅
史阳琳
杨建雅
李亚
李素云
机构
河南中医药大学第一附属医院国家区域中医(肺病)诊疗中心
河南中医药大学第一临床医学院
出处
《药物流行病学杂志》
2025年第4期398-409,共12页
基金
中医药创新团队及人才支持计划项目(ZYYCXTD-C-202206)
河南省中医学“双一流”创建科学研究专项课题(HSRPDFCTCM-2023-3-09)
+2 种基金
河南省呼吸疾病临床医学研究中心资助项目
河南省科技研发计划联合基金(14207908)
河南省国家中医药传承创新中心科研专项(2023ZXZX1154)。
文摘
目的挖掘真实世界中医药治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的组方规律及核心用药特征。方法通过医院信息系统(HIS)调取河南中医药大学第一附属医院呼吸科2020年1月1日—2023年12月31日NSCLC患者门诊处方数据,构建标准化中药数据库。采用Lantern 5.0软件构建隐结构模型,结合SPSS Modeler 18.0软件进行关联规则分析、SPSS26.0软件进行高频中药聚类分析,系统解析辨证用药规律。结果共纳入中药处方620首,涉及329味中药,总用药频次10461次。使用频次最高的中药依次为陈皮、茯苓、党参、黄芪等;药物类别以补虚类为主;药性以温性为主;药味以甘为主;归经多归肺经。获得20个核心方剂,如血府逐瘀汤等,核心药物组合以“女贞子-甘草-黄芪”“龙葵-薏苡仁-黄芪”等补气养阴、解毒散结的药对为主。结论治疗NSCLC的中药处方多用甘温之品,以扶正祛邪为治则,兼顾补气养阴、清热解毒、活血化瘀等法,核心方剂选用辨证结合血府逐瘀汤、百合固金汤等经典方剂化裁。通过对真实世界数据的挖掘揭示的组方规律及核心药群,为优化NSCLC临床治疗方案提供循证依据。
关键词
非小细胞肺癌
中医药
真实世界数据
隐结构模型
关联规则
用药规律
Keywords
Non-small cell lung cancer
Traditional Chinese medicine
Real-
word
data
Latent structure model
Association
rule
Medication
pattern
分类号
R289 [医药卫生—方剂学]
原文传递
题名
频繁子树模式在中心词识别中的应用研究
被引量：
1
2
作者
田卫东
黄勇
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015年第11期27-32,共6页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划(2012AA011005)
国家自然科学基金(61273292)
文摘
中文问句中心词识别领域中,现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系.为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系,首次提出多维树概念,给出多维频繁模式挖掘方案并应用于中文问句中心词识别中.针对此应用给出频繁子树模式精简及规则冲突解决方案,训练出一个中文中心词识别模型.此方法是典型的客观方法,实验表明,此方法有较好的稳定性、适应性与鲁棒性,且较条件随机场模型在准确率上有进一步提高.
关键词
条件随机场
依存关系树
频繁子树模式
模式精简
规则冲突
中心词
Keywords
conditional random field
dependency relationship tree
frequent sub-tree
pattern
condensing
pattern
rule
conflict
focus
word
s
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法
3
作者
顾兆军
张智凯
刘春波
叶经纬
机构
中国民航大学信息安全测评中心
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第21期156-164,共9页
基金
中国民航大学联合基金项目(U2333201)。
文摘
传统基于规则的日志解析方法针对每类日志需单独编写规则,且随着系统更新,出现新的日志模式时,需人工再次干预;基于深度学习的日志解析方法虽准确率高,但计算复杂度高。为解决日志解析方法人力成本和计算复杂度高的问题,文中提出一种基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法,该方法由初始规则集生成、词模式规则应用、潜在错误样本发掘三个部分构成。首先,原始日志基于自适应随机抽样获取彼此间相似度较低的代表性日志;然后,基于专家反馈提取初始词模式规则集,在词模式规则应用模块对原始日志进行处理并提取日志模板;最后,在潜在错误样本发掘模块检查生成的日志模板聚类,发现潜在的错误分类样本并对其进行规则集更新。经过实验验证,在16个公开日志数据集上,文中方法的平均准确度达到97.8%,与基于深度学习的日志解析算法准确度基本持平;在计算效率方面,文中方法的单线程解析速度达到每秒20000条,且随着可用内核数量的增加,性能持续提升,满足系统日志的故障诊断和安全分析需求。
关键词
日志解析
模板提取
词模式规则
正则匹配
启发式策略
规则集
Keywords
log paring
template extraction
word pattern rule
regex match
heuristic strategy
rule
set
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种按字长匹配的Wu-Manber多模式匹配算法
被引量：
2
4
作者
汪永进
顾乃杰
任开新
机构
中国科学技术大学计算机学院
安徽省计算与通信软件重点实验室
中国科学技术大学中科院沈阳计算所网络与通信联合实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1650-1653,共4页
基金
国家重大专项(2009ZX01028-002-003-005)资助
国家自然科学基金项目(60833004)资助
文摘
多模式匹配是串处理系统中最重要的操作之一,而Wu-Manber算法是多模式串匹配算法中平均性能表现最好的算法.针对Wu-Manber多模式匹配算法在规则集中存在短模式串时性能下降的问题,提出一种按字长匹配的多模式匹配算法.改进的算法是在32位机器上实现,哈希的字符块长度取2,每次匹配的单位由原来的一个字符变为一个机器字,缩小了访存时间,同时利用机器字长存储的特点合理设计哈希函数,加快了字符块哈希值的计算,极大的提高了有短模式串存在时模式集的匹配性能.与原Wu-Manber算法对比,当最短模式串长度小于6时,改进后的算法搜索时间平均缩短了40%.当最短模式串长度为2和3时,搜索时间缩短了60%以上.
关键词
多模式串匹配
机器字
短模式串
规则集
Keywords
multi-
pattern
matching
word
length
short
pattern
s
rule
set
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于真实世界数据探讨中医药治疗非小细胞肺癌的用药规律
李俊雅
史阳琳
杨建雅
李亚
李素云
《药物流行病学杂志》
2025
3
原文传递
2
频繁子树模式在中心词识别中的应用研究
田卫东
黄勇
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于词模式规则的轻量级日志模板提取方法
顾兆军
张智凯
刘春波
叶经纬
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
一种按字长匹配的Wu-Manber多模式匹配算法
汪永进
顾乃杰
任开新
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013
2
在线阅读
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职称材料
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