基于图的数据挖掘算法在中医方剂中的应用.pdf

基于图的数据挖掘算法是一种在中医方剂中寻找潜在知识和模式的方法。这种方法对中医药领域具有重要的意义，因为它能够帮助研究人员分析和理解方剂中的药物组合规则，进而为新药研制提供智能决策支持，并为中医药的理论研究提供新的思路和方法。 在详细讨论如何将图的数据挖掘算法应用于中医方剂之前，我们需要先了解一些基础概念。有标记图是图的一种，它包含顶点集合、边集合以及为顶点和边赋予的标签集合。在有标记图中，子图指的是由原图的一部分顶点和边构成的图。子图同构是指一个图能够通过一种一一对应的方式映射到另一个图的某个子图上，这个过程中顶点和边的对应关系保持不变。支持度用来衡量一个图在给定图数据集合中的出现频率，如果这个频率超过了设定的最小支持度阈值，那么这个图就被称为频繁子图。 频繁子图挖掘的方法主要分为基于Apriori的挖掘方法和模式增长方法。基于Apriori的方法自底向上搜索，需要检查与每个大小为k+1的图相对应的所有大小为k的子图，这会导致较大的计算开销。而模式增长的方法，如gSpan算法，通过建立深度优先搜索树（DFS）和最右扩展来挖掘频繁子图。gSpan算法利用最右扩展，在DFS树的基础上添加新的顶点或边，从而避免了子图同构问题，并能够高效地发现频繁子图集合。 文章中提到的方剂学是中医药理论与临床应用之间的桥梁，遵循“君、臣、佐、使”的原则，考虑患者的具体情况如病情、年龄、性别等因素进行组方。方剂学近年来成为研究热点，越来越多的研究者开始关注方剂配伍规律及其科学内涵。面对中医药领域的海量文献和数据，如何利用现代化信息处理技术成为了发展中医药的必然选择。 数据挖掘技术能够处理大量数据并从中提取有价值的信息。文章提出的基于频繁子图的数据挖掘系统，能够对中医方剂数据库中的处方进行预处理和分析，进而研究药物组合模式及其随药物变化而变化的效果。这不仅有助于中医药理论研究，也为新药研发提供了智能决策支持。 基于图的数据挖掘算法，尤其是gSpan算法在处理中医药领域的数据时具有独特的优势。它能够有效挖掘和分析海量中医药方剂数据中的隐含信息，为中医药的理论研究和新药开发提供新的研究途径和方法。通过这种方法，可以更好地理解方剂的组配原则，发现新的药物组合，对推动中医药现代化和国际化具有重要意义。