The Development of the Wind Disease Recommendation System Using the Knowledge Base of Folk Medicine
Main Article Content
Abstract
This research has studied the development of the wind disease recommendation system using the folk medicine knowledge base. The objectives of this research are: 1) To develop the knowledge base of folk medicine with herbs by using ontology to recommend a wind disease 2) To establish the rules for predicting disease, wind symptoms 3) To develop a recommendation system for herbal medicine recipes in wind disease. This research uses Protégé as a tool to generate and store ontology data, and this study covers 14 syndromes in wind illness. Moreover, this research also proposes a total of 168 rules. The ontology experts have evaluated the accuracy of the developed ontology system. The result presents that the system performance in content coverage, the suitability of the content, the classification of core knowledge or core categories, and the classification of subcategories are good levels. The performance of representation of the content, language, and grammar was at an excellent level the accuracy and suitability, and the application aspect of the content knowledge development for retrieval was at a moderate level. Overall assessment results in various fields are at good levels. With a mean of 4.14 and a standard deviation of 0.38. The evaluation of the retrieval of the system developed by local medicine experts (herbal medicine) found that Precision, Recall, including F-measure, is 1.00. Therefore, the proposed method can recommend the herbal medicine formula for wind illness, and it can use as a prototype for other symptoms.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Articles in this journal are copyrighted by the x may be read and used for academic purposes, such as teaching, research, or citation, with proper credit given to the author and the journal.use or modification of the articles is prohibited without permission.
statements expressed in the articles are solely the opinions of the authors.
authors are fully responsible for the content and accuracy of their articles.
other reuse or republication requires permission from the journal."
References
กัณฑ์วีร์ วิวัฒน์พาณิชย์. (2547). ความเชื่อกับการดูแลสุขภาพ. นนทบุรี : สังคมวิทยาและมนุษยวิทยาศาสตร์การแพทย์ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช.
ทรงชัย เชื้อเมืองฝาง และสุรินทร์ อุ่นแสน. (2560). การสร้างออนโทโลยีแนะนำรายการอาหารตามธาตุเจ้าเรือน. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระหว่างสถาบัน ครั้งที่ 5 (สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์) 23 พฤษภาคม 2560 (หน้า 1411-1417). ปทุมธานี : มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์.
ทิพย์สุรีย์ ติรวงศ์กุศล และจิ้นอี้ แซ่เฉิน. (2551). ระบบสืบค้นสมุนไพรไทย. กรุงเทพฯ : กระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี.
พงศ์ปณัฏฐ โอสถิตย์พร. (2560). การประยุกต์ใช้กฎหมายอาญาโดยใช้ออนโทโลยี. วิทยานิพนธ์วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
มาลี กาบมาลา. (2563). การพัฒนาออนโทโลยีมโนอุปลักษณ์ความเป็นอีสานที่ปรากฏในเพลงลูกทุ่งอีสาน. วารสารสารสนเทศศาสตร์, 38(1), 57-87.
วิไลวรรณ แสนชะนะ. (2559). ระบบแนะนำการนวดไทยเพื่อการบำบัดรักษา. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ, 12(2), 42-50.
F. Natalya Noy & L. Deborah McGuinness. (2001). Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880.
Likert, Rensis. (1967). The Method of Constructing and Attitude Scale. In Reading in Fishbeic,M (Ed.), Attitude Theory and Measurement (pp. 90-95). New York : Wiley & Son.
Miao, D., et al. (2009). Rough Set based Hybrid Algorithm for Text Classification. Expert Systems with Applications, 36(5), 9168-9174.