基于WEB的生物醫(yī)學文獻挖掘.pdf

1、隨著網絡技術的飛速發(fā)展，可從網絡上獲得的知識和信息量呈現(xiàn)爆炸性增長。同樣，網絡上生物醫(yī)學領域的專業(yè)文獻等資料數(shù)據的數(shù)量也迅速擴展。另一方面，網絡上的知識和信息還具有結構多樣化、可能重復出現(xiàn)等特點，致使研究人員從網絡上準確而全面地獲得所需要的特定知識越發(fā)困難。搜索引擎是用于在網上檢索特定信息的有效工具。經典的搜索引擎一般利用關鍵詞匹配（如Google等）或主題詞檢索（如PubMed等）技術來檢索特定文獻等信息，對被檢索文獻的內容和所關注主

2、題的符合程度考慮不多，因而無法高效地查準和查全所需文獻。針對經典搜索引擎的這個局限性，本文研究了一種新的基于WEB文獻檢索的策略和方法:以被檢索文獻的摘要內容和所關注主題的符合程度為依據，運用數(shù)據挖掘技術構建檢索模型，從而提高了檢索的性能和效率。本文研究內容如下:
　　 1，確定某一個關注的主題（本文以“非遺傳編碼堿基對”為例）。以目前網上最大的生物醫(yī)學文摘庫PubMed為信息源。利用醫(yī)學主題詞從PubMed獲取相關文獻，建立相

3、關文獻數(shù)據集。并從這些文獻所屬期刊中隨機抽取相同數(shù)量的其他文獻建立不相關文獻數(shù)據集。下載這些文獻的摘要并進行預處理，建立訓練樣本集和測試樣本集。
　　 2，研究了兩種降維方法，即:泊松概率降維和TF×IDF降維。對原始數(shù)據降維后，能有效提高數(shù)據挖掘模型的性能和效率。
　　 3，研究了兩種不同的數(shù)據挖掘模型，即貝葉斯概率模型和神經網絡預測模型。
　　 4，以查全率、查準率、靈敏度、特異度、準確率和ROC曲線下面積等

4、參數(shù)為指標，分析和比較了所建模型的性能，并同關鍵詞檢索方法進行對比。結果表明:“基于TF×IDF降維的貝葉斯概率模型”的檢索性能優(yōu)于其他模型及經典的關鍵詞匹配檢索方法，達到:AUC為0.8683，特異度為84.58％，靈敏度為89.03％，準確率為86.83％，查準率為85.28％，查全率為89.03％。檢索效率達到每小時80萬篇。
　　 5，另行確定一個關注的主題（本文以臨床醫(yī)學中的“糖尿病的飲食療法”為例）。以上述建立的“基

5、于TF×IDF降維的貝葉斯概率模型”方法檢索相關文獻，并將檢索結果與關鍵詞匹配檢索法比較。結果表明本文方法的性能更優(yōu)。說明:本文建立的方法的性能與主題本身無關，故具有推廣的適用性。
　　 結論:本研究通過采用醫(yī)學主題詞方法從PubMed網站下載相關數(shù)據，將下載數(shù)據處理后，利用Lucene工具對下載的數(shù)據進行分詞構建樣本。將分出的單詞作為特征項，分別應用泊松概率和TF×IDF方法進行降維，然后建立數(shù)據挖掘模型。比較不同模型和關鍵詞