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基于gSpan改进算法的中医辨证论治模式挖掘研究

Study on Pattern Mining of TCM Syndrome Differentiation and Treatment Based on Improved gSpan Algorithm

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目的 扩展经典的频繁子图挖掘算法以获得在中医学科中表现更好的数据挖掘效果,从而得出隐含在中医病案中的辨证论治模式.方法 结合中医病案数据特征,扩展经典的图挖掘算法,对多个症状属性分别设置最小支持度阈值参数,再用扩展后的基于多重最小支持度的数据挖掘算法对数据集中蕴含的辨证论治模式进行挖掘.结果 对3319条慢性阻塞性肺疾病(急性加重期)真实病案数据应用扩展的频繁子图挖掘算法,得到一系列该病相关的八纲辨证模式.与经典算法相比,扩展算法挖掘得到的辨证模式在模式维度和数量方面均明显提升.结论 扩展后的频繁子图挖掘算法能够运用于中医辨证论治模式的挖掘,发现病案中隐含的辨证规律,且在模式完备性上具有比原始算法更好的效果.

任晋宇、白琳、周志阳、冯睿智、钟华

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中国科学院软件研究所,北京 100190

四川大学华西医院,四川 成都 610041

模式挖掘 频繁子图 多重最小支持度 辨证论治模式

国家重点研发计划

2017YFB1002303

2021

10.19879/j.cnki.1005-5304.202003457

中国中医药信息杂志
中国中医科学院中医药信息研究所

中国中医药信息杂志

CSTPCDCSCD
影响因子：0.889
ISSN：1005-5304
年,卷(期)：2021.28(10)
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