复杂网络方法在数据挖掘的应用

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使用冗杂网络方法进行中药配伍规律挖掘相比于传统方法扩展性更强,挖掘深度更深,目前已成为分析和商量重要配伍规律的有力工具。本文在介绍冗杂网络相关概念的基础上,给出了使用重叠社团觉察算法进行中药配伍规律挖掘的三种主要方法,并介绍了这些方法在中药配伍规律商量中应用的案例。最终对相关方法进行总结和展望。
中药复方是指在遵循中医用药规章的前提下,使用多种药物混合组成的方剂。方剂中药物之间的配伍组合有着冗杂的联系和约束,这种联系和约束是依据药物作用、禁忌关系、药性药效、病症原由等所建立的具有科学依据的相互关系。通过商量方剂中药物配伍关系,对于揭示用药配伍合理性、建立健全用药科学依据具有重要的意义。传统的中药配伍数据挖掘方法基于统计学的商量方法,如统计值法、聚类算法、关联规章方法等,这些方法只能挖掘浅层次的药物间关系,但无法揭示药物间深层次的联系[1]。而冗杂网络方法的引入可以为商量重要配伍规律供应新的方法和手段。
1冗杂网络概述
冗杂网络(ComplexNetwork),是一种特殊的网络结构,它是将冗杂系统中的元素抽象为节点,元素间的关系抽象成边的网络结构模型,并不是全部的网络都属于冗杂 ...

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关键词：复杂网络 数据挖掘 network Complex 数据挖掘方法