融合Apriori优化算法与Relim算法的抑郁症用药规律挖掘

• 作者: 王慧敏 胡孔法 邵荣强 陈燕 龚庆悦
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 Apriori优化算法 Relim算法 抑郁症
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 190-193
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192722

摘要

为明确中医治疗抑郁症用药规律,融合Apriori优化算法与Relim算法,采用数据挖掘技术进行分析.针对传统Apriori算法频繁扫描数据库从而生成大量候选项集的缺点,改变其原有剪枝方式以减少扫描次数.将改进后的Apriori算法与无需产生候选项集的Relim算法就中医治疗抑郁症的方剂数据进行关联规则分析,并绘制两个算法时间效率图.结果发现,两种算法在挖掘药物频繁项集与关联规则的结果基本相同,通过分析发现,中医常以疏肝、理气、补肾、滋阴等药物为主治疗抑郁症.改进后的Apriori算法可降低数据库扫描次数,较传统Apriori算法运行效率有所提高,Relim算法在空间利用率和时间执行率上均略优于改进后的Apriori算法.两种算法挖掘结果体现出中医治疗抑郁症注重疏肝理气、补肾滋阴、调理气血等特点.基于关联规则的方法可作为中医用药规律分析的重要工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈燕	南京中医药大学人工智能与信息技术学院	31	136	7.0	10.0
2	龚庆悦	南京中医药大学人工智能与信息技术学院	20	43	4.0	6.0
3	邵荣强	南京中医药大学人工智能与信息技术学院	3	0	0.0	0.0
4	胡孔法	南京中医药大学人工智能与信息技术学院	45	50	4.0	6.0
5	王慧敏	南京中医药大学人工智能与信息技术学院	9	26	3.0	5.0