3、中医药配伍规则研究：数据挖掘与超图分区算法的应用

中医药配伍规则研究：数据挖掘与超图分区算法的应用

1. 中医药配伍研究的重要性与现状

中医药有着悠久的历史，在漫长的临床实践中，学者们逐渐认识到疾病机制的复杂性。单一中药对复杂病因疾病的治疗效果往往不佳，因此开始尝试多种草药联合使用。经过长期实践，发现有些草药组合能增强疗效，而有些则可能产生反作用或副作用，从而形成了相对成熟的中药配伍体系。

然而，目前大多数配伍规则是由著名老中医通过实践总结得出，虽有部分中医理论支持，但这些规则的实质特征如统一性、辩证性、客观性等过于抽象主观，难以量化和传承。随着数据库、人工智能和数学统计的快速发展，数据挖掘成为跨学科研究的重要方法，将其应用于中药配伍研究，有望将中医理论与数据技术相结合，从中医临床数据库中找出特定证候的核心草药，揭示隐藏在数据中的配伍规则，并促进其传播和普及。

2. 数据挖掘基础知识

2.1 数据挖掘概述

数据挖掘是数据库知识发现的关键步骤，它在电子数据库中通过统计、机器学习、专家系统等方法发现数据中的隐藏模式。根据数据挖掘算法获取的知识类型，数据挖掘系统可分为分类、聚类和关联规则三类。本文主要基于关联规则算法进行分析，该算法常用于购物习惯分析以促进商品销售或精准广告投放，其核心思想是从大量数据中捕捉不同数据项之间的关系。

2.2 关联规则算法

设 (I) 是一个集合 (I = {I_1, I_2, \cdots, I_m})，(T) 是事务集合 (T = {T_1, T_2, \cdots, T_n})，其中每个事务 (T_i) 是集合 (I) 的非空子集。关联规则的形式为 (A \to B)，其中 (A) 和 (B) 是 (I) 的元