基于Apriori改进算法的名老中医治疗糖尿病用药规律研究

万安庆+鲍剑洋+胡孔法

摘要：目的 改进Apriori算法以获得更高效的数据挖掘方法，分析名老中医治疗糖尿病病案用药规律。方法 提出1种垂直Apriori数据存储方法，采用用差集方法改进的ADPM挖掘算法，对《国家级名老中医糖尿病验案良方》用药规律进行数据挖掘。结果 经筛选，纳入处方402首，包含高频药物24味、高频药物组合15組、高依赖度药物组合18组，以补虚药、清热药、活血化瘀药、利水渗湿药为主。结论 基于Apriori改进的ADPM算法能运用于用药规律分析，发现高频药物、组合及药物依赖关系，且具有更高的效率。

关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori算法；ADPM算法；糖尿病；用药规律

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.12.024

中图分类号：R2-05；R259.871 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）12-0097-05

Study on Medication Regularity of Famous TCM Doctors for Diabetes Based on Improved Apriori Algorithm WAN An-qing， BAO Jian-yang， HU Kong-fa （Nanjing University of Chinese Medicine， Nanjing 210023， China）

Abstract： Objective To analyze the medication regularity of TCM famous doctors for diabetes by using improved Apriori algorithm to obtain more efficient data mining methods. Methods This article put forward Apriori vertical data storage， and improved ADPM obtained by difference set method was used to conduct data mining to find out the medication regularity in Guo Jia Ji Ming Lao Zhong Yi Tang Niao Bing Yan An Liang Fang. Results After screening， 402 prescriptions were included， involving 24 kinds of high-frequency medicine， 15 high-frequency medical combinations， and 18 highly-dependent medical combinations， which were mainly tonifying deficiency medicine， clearing heat medicine， blood-activating and stasis-resolving medicine， and damp-draining diuretic medicine. Conclusion ADPM algorithm can be applied in the analysis on medication regularity and find out high-frequency medicine， medical combinations and medical dependent relation， with high efficiency.

Key words： data mining； association rules； Apriori algorithm； ADPM algorithm； diabetes； medication regularity

糖尿病是一种常见病内分泌代谢疾病，严重影响患者的身心健康。中医治疗糖尿病历史悠久，《素问》及《灵枢》均有“消渴”记载。随着中医科研不断发展，中医治疗糖尿病相关研究从过去散在的、相对滞后的状态逐渐发展为拥有系统化、规范化标准的模式，展现了中医治疗糖尿病的独特优势[1-3]。而研究当代名老中医治疗糖尿病验案良方对治疗该病临床用药具有重要参考价值和指导意义。

采用数据挖掘手段能发现隐藏在中医药数据中的规律。其中关联规则分析在中医药数据挖掘中有着

基金项目：国家自然科学基金（81674099、81503499）；江苏省“青蓝工程”资助项目（2016年）

通讯作者：鲍剑洋，E-mail：bjy_163@163.com

广泛的应用[4-5]。目前，关联规则挖掘算法主要有Apriori和FP-Growth，Apriori通过候选集生成和情节的向下封闭检测2个阶段来挖掘频繁项集，需要多次扫描数据库，数据量大时效率降低。……