用于医学证据聚合与传播的聚类信息量度量
信息检索
2018-09-07 v1
摘要
全球最大的医学证据集合是 PubMed。然而，获取和提取信息的重大障碍在于信息组织。导致这一障碍的一个因素是管理医学受控词表，这些词表使我们能够系统且一致地组织、索引和检索生物医学文献。此外，从用户的角度来看，最终改善获取体验，可视化很可能发挥强大的作用。信息组织与信息可视化之间存在紧密的联系，因为许多强大的可视化依赖于聚类方法。因此，为了改进可视化，必须针对索引所用词表及其对文档聚类的影响，开发具体且可扩展的度量方法。本研究的重点在于聚类方法的开发与评估。论文最后展示了下游网络可视化及其对发现潜在有价值的隐性遗传与分子关联的影响。
引用
@article{arxiv.1809.01678,
title = {Measures of Cluster Informativeness for Medical Evidence Aggregation and Dissemination},
author = {Michael Segundo Ortiz and Sam Bubnovich and Mengqian Wang and Kazuhiro Seki Ph. D. and Javed Mostafa Ph. D},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01678},
year = {2018}
}
备注
This article is currently under consideration for the 9th workshop on Visual Analytics in Healthcare. AMIA 2018, November 3rd, San Francisco, CA