面向复杂网络的中药方剂配伍规律挖掘算法

• 作者: 乔少杰 元昌安 宫兴伟 李天瑞 舒红平 韩楠
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 中药 数据挖掘 配伍 复杂网络 药物群
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1159-1165
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1605036

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 med-icine,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4000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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	元昌安	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	121	1400	21.0	33.0
2	李天瑞	西南交通大学信息科学与技术学院	116	965	17.0	24.0
3	舒红平	成都信息工程大学软件工程学院	65	461	11.0	18.0
4	韩楠	成都信息工程大学管理学院	23	155	5.0	12.0
5	乔少杰	成都信息工程大学网络空间安全学院	34	171	6.0	12.0
6	宫兴伟	西南交通大学信息科学与技术学院	2	10	2.0	2.0