中药数据挖掘研究文献综述

1. 课题解决的问题

中医药是中华民族的瑰宝，几千年来积累了数十万首中药复方，建立了众多中医药复方数据库。为深入研究中医药几千年来沉淀的宝贵历史数据，发现隐藏在这些海量数据背后的有价值的医学信息。我们迫切需要提供一种自动的数据分析方法。

数据挖掘是适应大量信息存储之后进一步分析其内在规律的要求而发展起来的信息技术，是从数据中发现有用模式的过程。其主要功能是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，发现的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

数据挖掘技术作为一种有效的信息处理技术，通过分析中医个体化诊疗信息特征，提炼出其中蕴藏的新理论、新方法，实现中医药经验的有效总结与传承。中医药数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等与现代医疗相结合的产物，具有广阔的应用前景。数据挖掘在中医药领域的应用，为中医药科研活动逐步向定量研究的方式打好基础，也必将给疾病的诊断和治疗、医学科研带来极大的方便，为中医药规范化研究注入新的生机和活力。

1. 研究方法和技术路线

数据挖掘的步骤：1、收集数据——进行原始需要被挖掘的数据采集；可以采用较小规模的数据对问题的可行性进行初步研究；

2、数据预处理部分——把数据转换成比较容易被数据挖掘的格式及内容；

3、数据挖掘——运用工具和算法，进行挖掘，完成分类、关联、聚类、估计、预测等功能，发现数据中的规律。

4、数据分析——把挖掘结果做一个综合分析。

数据挖掘的算法在中医药方面的研究：

A:关联规则——关联规则用于表示数据库中诸多事物属性间隐含的有趣联系。而关联规则挖掘，则是利用数据，通过关联规则挖掘算法能较快地找出数据集合中的全部依赖关系，以便挖掘所需要的关联规则，目前大多数的关联规则研究都集中在算法研究和应用上。