面向中醫(yī)處方的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型改進與應(yīng)用研究.pdf

1、目的：
　　本課題從中醫(yī)處方藥物的配伍規(guī)律以及劑量入手，通過改進關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型，探索針對真實世界用藥規(guī)律研究的數(shù)據(jù)挖掘新方法。
　　方法：
　　通過文獻調(diào)研，全面了解中醫(yī)處方數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的研究現(xiàn)狀；結(jié)合藥物平均劑量與藥物配伍減毒增效關(guān)系，分別構(gòu)建基于藥物平均劑量和基于藥物配伍減毒增效關(guān)系的加權(quán)支持度；參照跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘流程標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合改進的支持度，使用Python實現(xiàn)改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，并構(gòu)建基于Django

2、框架的中醫(yī)處方數(shù)據(jù)挖掘仿真平臺；在示范研究中，利用 ETL技術(shù)清洗原始數(shù)據(jù)以生成模型的輸入數(shù)據(jù)集；分別使用 SPSS Modeler、Weka與自行構(gòu)建的仿真平臺進行挖掘?qū)嶒?，分析對比改進前后的挖掘模型，論證本課題基于加權(quán)改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型的有效性。
　　結(jié)果：
　　1．通過納入處方藥物劑量特征和藥物配伍減毒增效關(guān)系，改進現(xiàn)有中醫(yī)處方關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型，分別構(gòu)建了基于藥物平均劑量和基于藥物配伍減毒增效關(guān)系的加權(quán)模型：

3、>　?。?）基于藥物平均劑量的權(quán)值公式：w1=min(dosecf(herb)>dosejz(T, herb)?2:1，…)
　　（2）基于藥物配伍減毒增效關(guān)系的權(quán)值公式：w2=ZXTable. contains(set)?2:1
　　2．改進后的模型在實驗階段相對傳統(tǒng)模型，生成了更多的頻繁項集，以及較之前更少的規(guī)則，即改進的模型提高了挖掘結(jié)果的凝練度。
　　3．構(gòu)建了基于開源語言Python的Web框架（Django

4、）的中醫(yī)處方數(shù)據(jù)挖掘仿真平臺，通過該平臺可以通過少量簡單操作快速實現(xiàn)原來較為繁瑣的挖掘過程。
　　4．結(jié)合可視化技術(shù)，利用Gephi軟件展示頻繁項集和有效規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)圖，利用Python生成關(guān)鍵藥物條件FP樹，提升了挖掘結(jié)果的可讀性。
　　結(jié)論：
　　本課題通過納入中醫(yī)處方藥物的劑量特征和藥物配伍減毒增效關(guān)系，構(gòu)建加權(quán)支持度并改進傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型。新構(gòu)建的兩種模型在實驗階段獲得的挖掘結(jié)果較傳統(tǒng)模型更為凝練。此外，本課