[发明专利]基于FP增长算法模型的中药配方数据挖掘方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于FP增长算法模型的中药配方数据挖掘方法及系统，该方法包括对录入的中药原始数据进行预处理；构建以第一事务集所包含特征项为频繁项的FP‑tree数据结构；将第一事务集中每个事务对应的特征项按照FP‑tree数据结构中频繁项的顺序排列，生成第二事务集；第二事务集包括多个数据集；每个数据集以其包含的特征项为事务，每条事务包括数据集中排列在所述事务所对应的特征项之前的特征项；对每个数据集运行FP‑growth算法，生成与多个数据集一一对应FP‑tree子数据结构；基于不同FP‑tree子数据结构中特征项之间的对应关系，挖掘不同功效之间的关联规则和/或挖掘功效与归经之间的关联规则。本发明可减少用户检索过程的信息干扰。

主权项

一种基于FP增长算法模型的中药配方数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对录入的中药原始数据进行预处理，所述中药原始数据中包含单味药数据库和药剂配方数据库；所述单味药数据库形成以单味药为事务、以所述单味药的一个功效或归经为特征项的第一事务集；根据所述单位药数据库与药剂配方数据库构建以所述第一事务集所包含的全部特征项为频繁项的FP‑tree数据结构；将所述第一事务集中每个事务所对应的特征项按照所述FP‑tree数据结构中频繁项的顺序重新排列，生成第二事务集；所述第二事务集包括多个数据集；每个所述数据集以其包含的所述特征项为事务，每条所述事务包括所述数据集中排列在所述事务所对应的特征项之前的特征项；对每个所述数据集运行FP‑growth算法，以生成与所述多个数据集一一对应的FP‑tree子数据结构；基于不同所述FP‑tree子数据结构中特征项之间的对应关系，挖掘不同功效之间的关联规则和/或挖掘功效与归经之间的关联规则。