面向复杂网络的中药方剂配伍规律挖掘算法

发布时间：2018-05-11 05:18

  本文选题：中药 + 数据挖掘　； 参考：《计算机科学与探索》2017年07期

【摘要】：针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模型,分析TCM网络的特性并挖掘TCM网络中配伍关系紧密、相似度较大的药物群。以4 000余首经典方剂作为实验对象,验证了所提方法具有较好的有效性,与经典LFM(local fitness measure)算法对比,平均模块度值提高了0.05,为中药方剂的配伍规律进行探索及新药研发提供了新思路。
[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.
【作者单位】： 成都信息工程大学管理学院;成都信息工程大学网络空间安全学院;西南交通大学信息科学与技术学院;成都信息工程大学软件工程学院;广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金Nos.61100045,61363037 教育部人文社会科学研究规划基金No.15YJAZH058;教育部人文社会科学研究青年基金No.14YJCZH046 成都市软科学项目No.2015-RK00-00059-ZF 四川省教育厅资助科研项目No.14ZB0458~~
【分类号】：O157.5;R289

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本文编号：1872556