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药物知识图谱数据清洗与融合方法

共计 30 章节
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01
药物知识图谱概述
定义 · 应用场景 · 国内外发展现状
药物知识图谱概述定义
02
数据源调研
常用药品数据库（DrugBank · PubChem · CTD）
数据源调研DrugBank
03
知识图谱构建基础流程
数据采集 · 预处理 · 知识抽取
知识图谱构建基础…数据采集
04
数据清洗基础
缺失值处理 · 异常值检测 · 重复数据去重
数据清洗基础缺失值处理
05
命名实体识别（NER）基础
基于规则 · 传统机器学习 · 深度学习方法（BiLSTM-CRF
NER命名实体识别
06
药物名称标准化
同义词归并 · 商品名与通用名映射 · WHO ATC编码对齐
药物名称标准化同义词归并
07
关系抽取（RE）方法
基于模板 · 远程监督 · 预训练模型（BERT-RE）
RE关系抽取
08
实体对齐（Entity Alignment）
基于字符串相似度 · 上下文嵌入 · 图结构匹配
EntityAlignment
09
数据融合策略
多源数据冲突处理 · 置信度加权 · 众包投票机制
数据融合策略多源数据冲突处理
10
数据质量评估体系
准确性 · 完整性 · 一致性
数据质量评估体系准确性
11
知识表示与存储
RDF三元组 · 属性图模型 · Neo4j图数据库操作
知识表示存储
12
数据清洗工具实践
Python pandas（缺失值插… · 去重） · OpenRefine
数据清洗工具实践Python
13
实体链接（Entity Linking）
将文本中实体提及映射到知识库URI · 候选生成与排序
EntityLinking
14
歧义消解
同名药物区分 · 上下文特征 · 实体类型约束
歧义消解同名药物区分
15
时间信息处理
药物批准时间 · 临床试验日期 · 剂量时间序列标准化
时间信息处理药物批准时间
16
剂量与副作用标准化
单位转换（mg→μg） · MedDRA术语映射 · 异常值过滤
剂量副作用标准化
17
药物相互作用数据融合
合并DrugBank · DDInter · 文献数据
药物相互作用数据…DrugBank
18
大规模数据处理
Spark分布式清洗 · PySpark UDF实现实体对齐
大规模数据处理Spark
19
自动化清洗管道
Airflow调度 · 规则引擎与ML模型混合流程
自动化清洗管道Airflow
20
知识图谱补全
TransE · RotatE等知识图谱嵌入 · 图推理规则
知识图谱补全TransE
21
数据溯源与版本控制
W3C PROV模型 · Git-LFS管理清洗中间结果
数据溯源版本控制
22
隐私与安全
去标识化算法 · 差分隐私在药物数据上的应用
隐私安全
23
开放知识图谱集成
与Wikidata · UMLS · SNOMED CT对齐互操作
开放知识图谱集成Wikidata
24
领域本体构建与对齐
药物本体（Drug Ontology… · 疾病本体（DO）映射
领域本体构建对齐
25
文本挖掘工具实战
SpaCy NER定制 · Stanford CoreNLP · BERT-NER微调
文本挖掘工具实战SpaCy
26
关系抽取监督学习
标注数据集构建 · 模型训练 · 评估指标（F1
关系抽取监督学习标注数据集构建
27
基于图的数据融合
图神经网络（GCN）进行跨知识库实体…
基于图的数据融合GCN
28
质量保证与测试
数据清洗单元测试 · 回归测试 · 漂移检测
质量保证测试
29
案例研究
构建药物-靶点-疾病知识图谱的全流程…
案例研究构建药物
30
未来趋势与挑战
多模态数据融合 · 联邦学习 · 可解释性知识图谱
未来趋势挑战