Neo4j构建桂枝汤类方知识图谱的研究

"这篇论文是关于基于Neo4j构建桂枝汤类方知识图谱的研究与实现，由赵凯等人撰写，属于中医药领域的知识图谱应用。文章提及了一个国家自然科学基金项目，探讨了时令季节对肾上腺轴功能的影响，并介绍了作者团队，包括赵凯、王华星、施娜、萨震和许筱颖，他们的研究方向涉及中医基础理论、中医药大数据以及自然语言处理等。论文重点在于利用Neo4j图数据库技术，构建了一个基于《伤寒论》中桂枝汤类方的小型知识图谱，目的是为了支持中医知识的可视化分析、检索等功能，并为未来将中医知识图谱与深度学习技术结合的应用开发奠定基础。关键词包括知识图谱、图数据库、伤寒论、桂枝汤、自然语言处理、Neo4j、中医类方和方证。" 本文的研究焦点在于知识图谱在中医药领域的创新应用。知识图谱作为一种高效的知识组织和检索工具，近年来受到了广泛关注，特别是在自然语言处理和搜索技术的结合上。在中医药领域，虽然已有知识图谱用于可视化分析，但缺乏能够服务于自然语言处理和知识服务的专业中医知识图谱。 Neo4j作为一款强大的图数据库，因其高效的数据存储和查询能力，被选为构建桂枝汤类方知识图谱的基础。桂枝汤类方是《伤寒论》中的重要组成部分，包含了丰富的中医理论和临床实践知识。通过Neo4j，研究团队能够有效地表示和关联桂枝汤类方中的证（病症）、方（药方）和药（药物），从而实现对这些元素的可视化分析和检索。 论文的研究结果表明，使用Neo4j构建的知识图谱在中医领域是可行的，它能帮助研究人员和临床医生更好地理解和应用桂枝汤类方。此外，此研究还为后续将中医知识图谱与深度学习技术的融合提供了可能性，这将进一步推动中医药的现代化和智能化发展，增强中医知识的挖掘、理解和应用效率。 这篇论文不仅展示了知识图谱在中医药研究中的实际应用，还强调了图数据库在处理复杂关系数据时的优势，以及在跨学科研究中的潜力，特别是当结合自然语言处理技术时，有望开启新的研究方向。