广西昭平茶产业短视频新营销挖掘研究

本文针对广西昭平茶产业存在产业低端发展、高附加值低、地域公共品牌利用率低、品牌宣传力不足、线上线下销售不温不火等问题,围绕广西昭平茶产业当前短视频营销存在企业账号规模小、短视频内容单一、推广不足等方面,结合昭平茶叶的优势和短视频的传播特点,提出广西昭平茶产业在短视频账号定位、短视频内容创意、短视频推广等新营销方面进行挖掘探索。

陈勇毅治疗慢性胃炎用药特色挖掘研究

目的:探析陈勇毅治疗慢性胃炎的用药特色。方法:搜集整理2021年1月~2022年12月陈勇毅治疗慢性胃炎医案处方,建立医案数据库,利用古今医案云平台进行药物属性分析、关联分析、聚类分析等。结果:共收集处方90首,中药223味,其中药物四气以平、温、寒为主,五味以甘、苦、辛为主,功效以健脾益气、清热解毒、疏肝理气、活血化瘀为主。高频药物有白术、蒲公英、半夏、砂仁、太子参、白芍等。关联规则中提升度最高的药物组合为白术-山药。聚类分析可将药物聚为4个主要组合。结论:陈勇毅治疗慢性胃炎,重在调畅中焦气机,以运脾和胃、疏肝理肺为基本治法,针对兼症不同,常辅以清热化瘀、寒热平调等治法,喜用参苓白术散、四逆散、半夏泻心汤类方,值得临床借鉴学习。

中药汤剂治疗化疗性口腔黏膜炎的用药规律的数据挖掘研究

目的通过数据挖掘的方法,探索总结化疗性口腔黏膜炎治疗药物的特点,可作为中医临床用药的参考。方法通过在中国知网(CNKI)、万方数据库、维普网(VIP)检索收集治疗化疗性口腔黏膜炎的中药汤剂的临床研究文献,筛选后运用Excel 2007对所有中药汤剂组成药物的性、味、归经及功效作用进行归纳整理,并使用SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 26.0对数据进行关联规则分析及聚类统计分析。结果对文献进行整理后共收集到72个治疗化疗性口腔黏膜炎的方剂,中药总计182味。方中高频药物从高到低依次为甘草、生地黄、黄连、麦冬、金银花、黄芩,多属清热药、补虚药,药性寒平为主,药味多甘苦辛,多归肺肝胃脾心经。关联规则分析后,得到生地黄-玄参、生地黄-牡丹皮、生地黄-当归、茯苓-山药、北沙参-麦冬、生地黄-太子参6个常用药物组合。挖掘到4首新处方,治法以清热泻火为主,兼以消肿散结。结论治疗化疗性口腔黏膜炎汤剂组方以清热泻火为主,兼以养阴生津。研究结果可为现代临床医师辨证治疗提供重要的临证经验和参考依据。

敦煌及古代医籍中乌梅丸用药配伍规律的数据挖掘研究

自清以前古医籍中,仅汉、晋、北周、唐、宋、元、明、清8代共42部涉及有关乌梅丸方剂68首。其中34部出现正名乌梅丸59首,8部出现异名乌梅丸9首。复方涉及中药99味,药物分为21类,单味用药总次数483次。通过分析研究历代乌梅丸组成可知:1核心药物为乌梅、甘草、桃仁、常山、淡豆豉、黄连、知母、肉桂、人参等;2核心药类以补虚药、收涩药、清热药、温里药、解表药为主;3敦煌古医方所载乌梅丸由核心药物乌梅、甘草加减配伍而成,全方共奏温里散寒、涩肠止泻之效;4敦煌古方乌梅丸组方比《伤寒论》乌梅丸少人参、当归、细辛、蜀椒,熟艾,多为其后者的加减方。

敦煌及古代医籍中麦门冬汤用药配伍规律的数据挖掘研究

目的:基于数据挖掘敦煌及古代医籍中麦门冬汤用药配伍规律的文献研究。方法:将敦煌及古代医籍中麦门冬汤方药录入计算机,建立数据库,运用统计学方法分析其用药规律。结果:自清以前古医籍中,仅西汉、南北朝、唐、宋、元、明、清七代共54部涉及有关麦门冬汤方剂155首。其中34部出现正名麦门冬汤111首,29部出现异名麦门冬汤44首。复方涉及中药115味,药物分为16类,单味用药总次数803次。结论:通过分析研究古代麦门冬汤组成可知:1核心药物为麦门冬、甘草、人参、生姜、黄芩、茯苓、大枣、生地黄、石膏、升麻等。2核心药类为补虚药、清热药、解表药、化痰止咳平喘药、利水渗湿药等。3敦煌古医方麦门冬汤恰由频数最高的麦门冬、甘草、人参三味药配伍而成。

将数据挖掘技术引入方证对应研究的思考

中医学是在古代朴素的唯物论和自发的辩证法思想影响和指导下,通过长期的医疗实践,逐步形成并发展成为的医学理论体系。其所创立的理论从其发端到现在,一直有效地指导着临床实践,但是作为经验医学,其客观性指标的缺如,描述文字的晦涩难懂、内容的散乱和缺乏系统性、规范性致使其研究较为困难。文中结合现代科技方法,提出了将数据挖掘技术引入方证对应研究中的可行性和先进性以及具体方法。

图书馆核心业务与创新服务挖掘研究

在移动互联时代的大背景下,图书馆通过微信公众号、微博等新媒体实现了与读者的实时互动。本文以图书馆的资源共享、读者服务、技术创新和推广宣传四个图书馆的核心业务为出发点,对图书馆的创新服务点进行深入的挖掘,探讨如何通过大数据、区块链等新技术实现跨馆的资源共享和以人为本的读者服务,提高图书馆资源的利用率和服务质量。

敦煌及古代医籍中柴胡汤用药配伍规律的数据挖掘研究

自清以前古医籍中,汉、晋、南朝、唐、宋、元、明、清8代共57部,按不同年代及医籍引用相同方剂重复计,涉及有关柴胡汤171首。其中28部出现正名柴胡汤129首,37部出现异名柴胡汤42首。整理组方不同柴胡汤117首涉及中药135味,药物分为18类,单味用药总次数1045次。通过分析研究历代柴胡汤组成可知:敦煌古医方所载柴胡汤由核心药物柴胡、黄芩和白芍药加减配伍而成。与《外台秘要》柴胡汤组方相比少茵陈,多大青叶、知母、石膏,方药组成最接近,可能为其前者的加减方。

古代名医治疗黄疸病用药配伍规律的数据挖掘研究

目的:为传承古人治疗黄疸病的中医理论与临床经验,对古代医家治疗黄疸的用药规律进行数据挖掘研究。方法:检索清代以前治疗黄疸病医籍,整理其方药,建立数据库,运用统计学方法分析其用药规律。结果:检索清代以前治疗黄疸病医籍共57部;整理内服方105首,涉及中药144种,总用药次数为766次。结论:临床治疗核心单味药依次为茵陈、栀子、甘草、茯苓、白术、黄芩、大黄、陈皮等。主要药类以利水渗湿药、清热药、补虚药、解表药、理气药、泻下药等。

基于云计算的海量数据挖掘研究

基于云计算的海量数据挖掘模型中,进行海量数据的处理和存储时都是在云计算的环境之中所进行的。随着时代的不断发展所需进行数据挖掘的数量也在逐渐增加,这种新的数据挖掘方式更加能适应时代的发展。

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

随着互联网经济的快速发展，电子商务已经成为国家商务发展的重要组成部分。在电子商务的发展中，海量化的数据逐渐发挥了其商业价值，这种价值是否能够被完全挖掘出取决于数据的挖掘方式和数据的利用方式。在线上线下的商业发展中，如何对数据进行挖掘和管理，成为了电商发展的重要问题。该文研究了大数据背景下线上线下数据的特点，对数据挖掘和应用方面进行了阐述。

基于DBLP数据集的作者研究兴趣挖掘

为从DBLP数据集中挖掘出作者研究兴趣,提出了基于DBLP数据集中有效信息的作者研究兴趣挖掘模型,主要是利用了数据集中作者姓名和论文题目进行研究兴趣的挖掘。因为DBLP数据集的元数据以XML格式存储,因此采用SAX解析器对其进行解析。解析出有用信息后,提出了一种基于索引的数据存储方式。由于作者研究兴趣词汇主要来自数据集中论文的题目,因此将题目划分短语后,根据短语的重要度,确定专家的研究兴趣词汇。经实验表明,该系统的运行速度较快,能较好地提取出作者的研究兴趣信息。

基千爬虫技术的web招聘数据挖掘研究

【目的/意义】挖掘和分析网络招聘数据中的工作信息,发现大规模网络数据中的知识。【方法/过程】数据采用网络爬虫技术获取,多态数据进行数字化,中文分词、去重复和停止词过滤。【结果/结论】大数据相关职业的职业差距仍然很大,一线城市占据了大多数职位,与大数据相关的职业具有一定的特点,如教育和专业要求。【局限/改进】因为每个招聘网站的发布格式不统一,数据的重复使得数据清理过程十分烦琐,利用深入学习进行改进。

矿用挖掘机检修维护作业标准研究与应用

本文阐述近年来作者对矿用挖掘机现场检修维护作业标准应用与研究,分析挖掘机现场检修维护作业的重要性,研究挖掘机在各种条件下的现场检修维护作业标准与理论差异,总结现场检修维护作业标准关键程序,延长了矿用挖掘机关键部件的使用寿命,解决挖掘机检修维护故障频繁发生的技术难题,杜绝挖掘机检修维护人身伤害事故发生,保证挖掘机检修维护安全、高效及稳定的运行,获得良好的经济效益,将在太钢矿山推广。

人物专题数据库的构建及其数据挖掘探索——以中国女性人物专题数据库构建为例

尝试在构建中国女性人物专题数据库的实践过程中运用数据仓库技术和数据挖掘技术,帮助学术研究者对这些人物在社会发展及其自身发展的某个具体层面中所呈现的典型现象进行分析。力图改善以往专题数据库建设在这方面局限性,为研究学者搭建更加深层次信息分析的研究平台。

内乡县衙“打春牛”的研究与保护

"打春牛"是河南省省级非物质文化遗产,本文以内乡县衙"打春牛"为例,通过对打春牛的研究和挖掘,说明继承和保护这一优秀的文化遗产有着十分重要的意义。

基于敦煌及古代医籍中黄连散用药配伍规律的数据分析研究

自清以前古医籍中,按不同年代及医籍引用同名方剂重复计,仅西汉、晋代、东晋、南北朝、北周、唐、宋、元、明、清10代共58部,涉及有关黄连散206首。其中38部出现正名黄连散177首,20部出现异名黄连散29首。整理组方不同黄连散共153首,涉及中药166味,药物分为21类,单味用药总次数819次。通过分析研究历代黄连散组成,可知:1《敦煌古医方》黄连散均由历代黄连散组成核心药黄连、黄柏、黄芩等构成,组成方剂的8味药除茜根外均是频率大于1.0%的主干药。2敦煌古方黄连散可能是《肘后救卒方》和《外台秘要》所载黄连散的加减方。

基于数据挖掘的网络用户兴趣分类研究

在移动互联网发展快速的今天,数据是最宝贵的资源之一,如何利用海量数据完成特定应用。本文基于数据挖掘技术实现网络用户兴趣分类为用户提供特定服务,设定合理的用户兴趣模型确保个性化服务优劣的核心。提出一种基于HITS算法通过用户访问量实现兴趣分类的策略,通过网络数据采集、模型分析完成对兴趣数据的处理,得出了HITS在用户兴趣分类方面有较大的优势。

潜台词的挖掘与创作

表演艺术中的台词是剧作家创作出来的艺术语言,它不同于生活中的常用语言。因此,如何挖掘与创作台词中所蕴含的丰富的艺术性,是每一位演员都要面临的重要课题之一。演员处理台词的关键就在于对隐藏在台词背后的潜台词的理解和把握,只有准确把握潜台词,才可能准确地传达出剧作家所要表现的内容和思想,才能让观众体会到台词中的玄妙之意。因此,以戏剧学、表演学、语言学理论作为依托,并结合话剧《结婚》中冬子的台词,首先从台词的含义切入,分析显台词和潜台词的关系;进而分三个部分研究挖掘潜台词的方法和途径;最后从三个不同的创作途径探析潜台词的处理技巧。

数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘,也被称为数据库中的知识发现(Knowledge Discoveryin Database,简称KDD),它是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种全新的信息技术,融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科的知识。