本文選題：中藥 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《計算機科學(xué)與探索》2017年07期

【摘要】：針對傳統(tǒng)方劑配伍規(guī)律分析方法的不足,提出一種面向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的新型中藥(traditional Chinese medicine,TCM)方劑配伍規(guī)律挖掘算法。根據(jù)中藥方劑特性并結(jié)合點式互信息構(gòu)建TCM網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合TCM網(wǎng)絡(luò)的小世界特性提出TCM網(wǎng)絡(luò)的局部適應(yīng)度模型,分析TCM網(wǎng)絡(luò)的特性并挖掘TCM網(wǎng)絡(luò)中配伍關(guān)系緊密、相似度較大的藥物群。以4 000余首經(jīng)典方劑作為實驗對象,驗證了所提方法具有較好的有效性,與經(jīng)典LFM(local fitness measure)算法對比,平均模塊度值提高了0.05,為中藥方劑的配伍規(guī)律進行探索及新藥研發(fā)提供了新思路。
[Abstract]:In view of the deficiency of traditional prescription compatibility analysis method, a new algorithm for mining traditional Chinese medicine compatibility law for complex network was proposed. According to the characteristic of traditional Chinese medicine prescription and the point mutual information, the TCM network model is constructed. Combining with the small-world characteristic of TCM network, the local fitness model of TCM network is put forward. The characteristic of TCM network is analyzed and the compatibility relation in TCM network is excavated. A group of drugs with high similarity. Taking more than 4 000 classical prescriptions as experimental objects, the proposed method is verified to be effective and compared with classical LFM(local fitness measurement algorithm. The average modularity value was increased by 0.05, which provided a new idea for the research and development of traditional Chinese medicine prescription.
【作者單位】： 成都信息工程大學(xué)管理學(xué)院;成都信息工程大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院;西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;成都信息工程大學(xué)軟件工程學(xué)院;廣西師范學(xué)院科學(xué)計算與智能信息處理廣西高校重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金Nos.61100045,61363037 教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金No.15YJAZH058;教育部人文社會科學(xué)研究青年基金No.14YJCZH046 成都市軟科學(xué)項目No.2015-RK00-00059-ZF 四川省教育廳資助科研項目No.14ZB0458~~
【分類號】：O157.5;R289

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本文編號：1872556