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传统中医药作为中华历史的瑰宝,在经历时间淘洗后沉淀下大量的珍贵经验和价值数据.数据挖掘和复杂网络作为数据处理及知识发现的有效手段,分别从统计性和复杂性角度描述数据,并被广泛应用于现代中医药学研究中.数据挖掘偏向于发掘表层统计规律,缺乏对于系统内在机制的深入讨论;复杂网络主要通过网络角度描述系统结构,长于在功能复杂性中发掘普适规律,但在大数据处理中存在局限.分析了数据挖掘及复杂网络在中医药领域的应用及各自存在的问题,并给出2种模式整合的方法及框架,以脑血管疾病中医用药为例,构建其中医用药属性拓展网络,并结合改进的重叠社区发现(COPRA)算法挖掘中医用药重叠社团,探讨中药方剂配伍规律.该方法可在原有基础上有效发掘非频繁项集的药性关联规律,为中药配伍提供依据.

作者:吕庆莉

来源:中草药 2016 年 47卷 8期

知识库介绍

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作者:
吕庆莉
来源:
中草药 2016 年 47卷 8期
标签:
数据挖掘 复杂网络 中医药 范式整合 配伍规律 data mining complex networks traditional Chinese medicine paradigms integration regularity of compatibility
传统中医药作为中华历史的瑰宝,在经历时间淘洗后沉淀下大量的珍贵经验和价值数据.数据挖掘和复杂网络作为数据处理及知识发现的有效手段,分别从统计性和复杂性角度描述数据,并被广泛应用于现代中医药学研究中.数据挖掘偏向于发掘表层统计规律,缺乏对于系统内在机制的深入讨论;复杂网络主要通过网络角度描述系统结构,长于在功能复杂性中发掘普适规律,但在大数据处理中存在局限.分析了数据挖掘及复杂网络在中医药领域的应用及各自存在的问题,并给出2种模式整合的方法及框架,以脑血管疾病中医用药为例,构建其中医用药属性拓展网络,并结合改进的重叠社区发现(COPRA)算法挖掘中医用药重叠社团,探讨中药方剂配伍规律.该方法可在原有基础上有效发掘非频繁项集的药性关联规律,为中药配伍提供依据.