中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著信息化的深入，中醫(yī)作具有悠久歷史的中華民族傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)，在其幾千年的臨床實(shí)踐和理論研究中積累了大量的方劑。中醫(yī)方劑相關(guān)信息越來越多，如何從這些寶貴的數(shù)據(jù)庫資源中找到有用的中醫(yī)藥知識(shí)，對(duì)現(xiàn)有的中醫(yī)方劑進(jìn)行分析，從而為中醫(yī)專家研究方劑配伍提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)支持，是現(xiàn)代化中醫(yī)方劑學(xué)急需解決的問題。鑒于此，本文結(jié)合中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)特點(diǎn)基礎(chǔ)上，用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)方劑中治療中風(fēng)病和消渴病的藥材配伍規(guī)律、藥材用量和對(duì)應(yīng)方劑信息的分析和研究，以便篩選出有效治療

2、上述癥型的代表方。本文的主要工作如下:
　　(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理和方劑建?！，F(xiàn)有的中醫(yī)方劑古典書籍中對(duì)于不同的方劑名稱、藥材名稱、用藥量等記載不一，就給中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)統(tǒng)一性和完整性帶來了障礙。因此在進(jìn)行構(gòu)建中醫(yī)方劑數(shù)據(jù)庫時(shí)必須對(duì)于原始數(shù)據(jù)采集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化。
　　(2)基于SO-Sets的頻繁模式挖掘算法:在TB-Tree的基礎(chǔ)上提出了SO-Tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上生成了SO-Sets的編碼形式。SO-Sets只需要對(duì)

3、StartOrder(或Finish Order)進(jìn)行存儲(chǔ)，大大提高了其空間效率。在基于SO-Sets的基礎(chǔ)上，提出了一種挖掘中醫(yī)方劑頻繁模式的有效算法。此外，為了降低搜索的空間復(fù)雜度，算法中利用超級(jí)等價(jià)的性質(zhì)進(jìn)行剪枝。
　　(3)基于帶權(quán)無向圖的Top-Rank-k頻繁模式挖掘算法:為降低輸入?yún)?shù)過大或過小對(duì)于中醫(yī)方劑挖掘結(jié)果的影響，過濾掉1-項(xiàng)集和2-項(xiàng)集，直接挖掘出頻繁k-項(xiàng)集（k≥3），從而提出一種基于帶權(quán)無向圖的中醫(yī)方劑

4、Top-Rank-k頻繁模式挖掘算法;該算法可以在挖掘出滿足條件的核心藥物組合的同時(shí)并發(fā)現(xiàn)該核心藥物組合做對(duì)應(yīng)的方劑名，這為中醫(yī)專家研究方劑配伍提供了數(shù)據(jù)支持;另外，該算法為提高算法的空間性能，采用了動(dòng)態(tài)位向量機(jī)制對(duì)帶權(quán)無向圖中的權(quán)值進(jìn)行了壓縮存儲(chǔ)。
　　(4)基于WIdT-Tree的最大帶權(quán)頻繁模式挖掘算法:針對(duì)中醫(yī)藥材在不同的方劑中代表不同的價(jià)值和意義，定義了dTidset概念，在dTidset的基礎(chǔ)上對(duì)于 WIT-Tree存