FP-Growth算法在中药数据挖掘中的应用

中药数据挖掘研究是指在中医理论指导下,用知识发现技术对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分、构效关系等多个方面进行全面、系统的研究．将关联规则用于方剂配伍研究的主要目的是探寻核心药群,寻找药物之间的相互联系和整体用药规律．目前普遍使用的是基于频繁项目集发现的Apriori算法,该算法易于实现,但在实...     

数据挖掘在心律失常复方数据库系统的应用与研究

本文介绍了如何建立心律失常复方数据库系统,并讨论了如何将数据挖掘技术中的关联规则发现算法应用于治疗心律失常疾病的传统中药复方数据库系统中,用于发现中药单方之间的配伍规律,获取中医药药方治病机理等,实现对信息的深度开发,并且为人类专家的决策提供高层次的支持,为临床准确、合理选用方剂或为以后的新药研制提供有价值的参考.     

关联规则在方剂配伍规律中的挖掘研究

方剂以中医药理论为指导,"配伍"是将诸药按照一定规则进行组合,是方剂研究的核心问题。使用关联规则挖掘技术分析方剂配伍的模式和规则,深化对方剂配伍本质规律的认识,将传统的Apriori算法与改进的算法进行实验分析。结果表明,改进的算法能为合理的配伍与精简复方提供理论支持。     

基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台设计与应用

针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform, TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明：以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于...     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

从已有信息中发现模式或规律是数据挖掘的本质所在 ,本文利用数据挖掘技术对现存的大量教学数据库中的数据进行回归分析、聚类分析、主成分分析和关联规则的挖掘 ,从中提取有价值的信息 ,帮助教学人员合理安排教学工作 ,督导加强院、系的管理 ,对提高学校的教学成绩起到指导作用     

基于数据挖掘分析含青蒿方剂的配伍规律及应用特点

目的 基于数据挖掘技术探讨青蒿配伍规律及应用特点,为临床使用中药青蒿提供参考依据。方法 以国家人口与健康科学数据共享平台收录的含青蒿中药方剂为数据来源建立青蒿方剂数据库,利用Microsoft Office Excel 2021、IBM SPSS Modeler 18.0、IBM SPSS Statistics 23.0等软件对纳入方剂进行分析,使用Cytoscape3.7.2软件构建网络可视图。结果 最终纳入含青蒿的中药方剂50首,主治疾病为发热。涉及的189味中药累计使用564次,性多寒、温,味辛、苦,归肝经、肺经为主,功效分类上以清热药、补虚药、解表药最为常见。高频中药关联规则分析显示,药对组合中青蒿-柴胡,青蒿-黄芩的支持度较高;三味药组中青蒿-黄芩-柴胡的支持度最高。治疗发热时,青蒿常与柴胡、黄芩、金银花等中药配伍,高频中药关联规则45项,聚类分析得到5类治疗发热的基本药物组合。结论 本研究分析总结了含青蒿中药方剂的主治病证、配伍规律及应用特点,为临床科学规范使用青蒿提供了参考。     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

关联规则研究综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个相当活跃的领域.本文给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式、最大频繁模式、并行/分布式挖掘及增量挖掘算法作了简单评述,着重介绍了近三年来发表的一些新算法,并对未来的发展趋势进行了预测和展望.     

网络信息计量的数据挖掘技术研究

网络信息计量的数据挖掘技术研究是运用数据挖掘技术方法发现网络信息计量中的数据特征模式,利用现代可视化软件工具,开发网络信息计量中的数据特征模式的可视化系统,满足网络信息分析人员使用更复杂、更为强大的数据挖掘技术分析、处理数据的要求,为网络信息计量学理论研究及其方法和技术的丰富与发展开拓新的方向,为网络信息计量学规律应用于数据挖掘领域提供平台.     

基于形式概念分析探讨《伤寒论》中葱白止利功效的新发现

基于形式概念分析理论,研究以《伤寒论》为代表的中医经典古籍,得出白通汤与干姜附子汤具有内在相关性,进而探究得出葱白止利的机理,从而侧面印证了形式概念分析在大数据时代有着广阔的前景.可见将形式概念分析应用于中医体系的可视化数据挖掘,将为中医方药、方证、药证的新发现提供可靠的技术保证.     

基于文献可视化分析的我国药食同源研究进展

本文以中国知网(CNKI)数据库收录的1 076篇中文文献及Web of Science (WOS)核心合集数据库收录的3 794篇英文文献为研究对象，采用CiteSpace软件对药食同源领域研究现状和趋势进行可视化分析，以期为药食同源科学研究及产业发展提供数据参考。结果表明：药食同源发文数量总体呈上升趋势，尤其是2010年以后快速上升；发文机构共现图谱具有“小集中，大分散”的特点；中、英文文献来源最多的期刊分别是《食品工业科技》和International Journal of Medicinal Mushrooms;中、英文文献中发文量大于20篇的学者分别有22人和35人；对中、英文文献各关键词聚类影响程度最深的分别是“药食同源”和“purification”;2010年以后药食同源研究分支和研究成果大量涌现，新技术和新工艺促进其在食品、药品、保健品等产品中的应用。总体来看，传统药籍挖掘、植物有效成分、栽培技术、新食品工艺、中医药产业和大健康产业发展等是未来研究的热点。     

基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究

随着计算机科技的发展和医院对信息平台的建设,医学诊疗系统已经成为其中不可缺少的一部分。如何扩展医院诊疗系统就成为了重中之重,当前数据挖掘技术对于医学来说已经有很大的应用,本文将数据挖掘技术应用到医院诊疗系统中,详细描述了数据挖掘模块在系统中的实现和算法,大大扩展了系统的功能,并提高了诊疗效率。     

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。     

一种改进的中文分词歧义消除算法研究

随着信息技术的飞快发展,今天的互联网上信息已成爆炸式增长,文本挖掘技术成为目前研究的热点.文章概述了中文分词的算法,通过介绍歧义存在的种类,分析了分词结果歧义性存在的必然性;在中文分词基础上,提出了一种采用"动词优先"的歧义消除算法,使分词结果最大程度地消除歧义,从而提高了分词的精度,为文本挖掘之后的环节打下了基础.     

基于产学研合作的安徽省中医药信息资源共建共享模式初探

目前，中医药信息资源共建共享的研究和实践大多以西医为基础。基于安徽中医药发展现状，结合产学研知识共享的特点，构建了具有安徽特色的中医药信息资源共建共享模式，为全国中医药信息资源共建共享奠定坚实的实践基础。     

环核苷酸检测法研究中药归经

中药归经理论的研究对解释中药作用的趋向性具有重要的意义,本文简要介绍了中药归经及其现代研究方法,并总结归纳了环核苷酸检测法研究中药归经的研究进展,为进一步完善归经理论的研究提供了一定的参考．