[1]孙秀丽 姜学永 李明.关联规则研究及在中风诊治中的应用分析[J].计算机技术与发展,2011,(09):145-147.
　SUN Xiu-li,JIANG Xue-yong,LI Ming.Research on Association Rules Mining and Application of Apoplexy Treatment[J].,2011,(09):145-147.
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关联规则研究及在中风诊治中的应用分析()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2011年09期
页码:
145-147
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on Association Rules Mining and Application of Apoplexy Treatment
文章编号:
1673-629X（2011）09-0145-03
作者:
孙秀丽1 姜学永2 李明1
[1]上海中医药大学现教中心[2]燕山大学电子政务实验室
Author(s):
SUN Xiu-li; JIANG Xue-yong; LI Ming
[1]Modern Education Technology Center,Shanghai University of Traditional Chinese Medicine[2]Laboratory of E-Government,Yanshan University
关键词:
关联规则; Apriori算法; 数据挖掘; 中风; 症状
Keywords:
association rules;  Apriori algorithm;  data mining;  apoplexy;  symptom
分类号:
TP399
文献标志码:
A
摘要:
为了更好地促进国粹中医药的研究发展,文中研究了关联规则及实现该技术的代表算法Apriori和FP-growth。收集了临床出现的各种中风症状,整理了历代医家在诊治中风过程中使用的方剂、药物,采用基于Apriori算法的关联规则技术对其挖掘,萃取出有利于医学研究的知识。通过挖掘得到的药物高频项集及药物之间的依赖关系,发现了一些治疗效果较好的药和药对;通过症状与药物之间的依赖关系,发现了治疗高频症状的核心药物;这将对中风的诊断和治疗提供有力的支持
Abstract:
To help and direct the traditional Chinese medical science research,do a research on association rules,especially on the representative algorithms of Apriori and FP-growth.A large amount of data about apoplexy symptoms and related cure prescription and medicines are collected.Useful information is discovered using Apriori algorithm from the data.Based on the frequent itemsets and dependency relationships of medicines,a batch of effective medicine pairs are discovered;The core medicines to cure high-frequency apoplexy symptoms are found through the dependency relationships of symptoms and medicines;These discoveries give strong support to make a diagnosis and give treatment in apoplexy

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备注/Memo

备注/Memo:
上海优青科研专项基金（P22429）孙秀丽（1976-），女，硕士，讲师，研究方向为数据库、数据挖掘
更新日期/Last Update: 1900-01-01