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학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
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연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수27
Ⅰ. 서 론 11. 연구 배경 12. 연구 목적 43. 이론적 고찰 53.1 텍스트 마이닝 53.2 네트워크 분석 113.2.1 중심성 분석 143.2.1.1 연결정도 중심성 분석 143.2.1.2 근접 중심성 분석 153.2.1.3 매개 중심성 분석 153.2.1.4 아이겐벡터 중심성 163.2.2 구조적 공백 163.2.3 하위그룹 분석 173.3 토픽 모델링 193.4 고지혈증 및 HMG-CoA 환원효소 억제제에 대한 문헌 고찰 21Ⅱ. 방 법 251. 자료 수집 방법 251.1 펍메드 검색식을 이용한 아토바스타틴 연구 초록 추출 251.2 아토바스타틴 연구 논문 펍메드 검색식 252. 자료 분석 방법 282.1 연도별, 지역별 연구 초록 분류 282.2 텍스트 마이닝 292.3 네트워크 분석 및 토픽 모델링 31Ⅲ. 결 과 371. 아토바스타틴 연구 논문들의 기술적 특성 372. 아토바스타틴 연구 논문 텍스트 마이닝 402.1 아토바스타틴 연구 논문 초록에서 추출한 질병 키워드 402.2 질병 혹은 증상 키워드들의 연도별 비교 422.3 질병 혹은 증상 키워드들의 지역별 비교 433. 아토바스타틴 연구 논문 질병 키워드 네트워크 분석 443.1 네트워크의 일반적 특성 443.2 중심성 분석 473.2.1 연결 정도 중심성 분석 결과 473.2.2 근접 중심성 분석 결과 483.2.3 매개 중심성 분석 결과 483.2.4 아이겐벡터 중심성 분석 결과 493.3 구조적 공백 523.4 하위그룹 분석 543.4.1 컴퍼넌트 분석 543.4.2 커뮤니티 분석 563.5 TF-IDF와 토픽 모델링에 의한 새로운 질병 키워드 탐색 584. 적응증 및 부작용 질병 키워드 분류 66Ⅳ. 고 찰 701. 아토바스타틴 연구초록 키워드들에 대한 고찰 702. 비정형 분석법에 대한 고찰 753. 제한점 79Ⅴ. 결 론 80참 고 문 헌 82부 록 100
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