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An improved association-mining research for exploring chinese herbal property theory: based on data of the Shennong's Classic of Materia Medica

引用

Journal of Integrative Medicine 2013年第5期11卷 352-365页

作者： Rui Jin Zhi-jian Lin Chun-miao Xue Bing Zhang Department of Pharmacy Beijing Shijitan Hospital School of chinese Materia Medica Beijing University of Chinese Medicine

Knowledge Discovery in Databases is gaining attention and raising new hopes for traditional chinese medicine （TCM） researchers. It is a useful tool in understanding and deciphering TCM theories. Aiming for a better understanding of chinese herbal property theory （CHPT）, this paper performed an improved association rule learning to analyze semistructured text in the book entitled Shennong＇s Classic of Materia Medica. The text was firstly annotated and transformed to well-structured multidimensional data. Subsequently, an Apriori algorithm was employed for producing association rules after the sensitivity analysis of parameters. From the confirmed 120 resulting rules that described the intrinsic relationships between herbal property （qi, flavor and their combinations） and herbal efficacy, two novel fundamental principles underlying CHPT were acquired and further elucidated：（1） the many-to-one mapping of herbal efficacy to herbal property; （2） the nonrandom overlap between the related efficacy of qi and flavor. This work provided an innovative knowledge about CHPT, which would be helpful for its modern research.

关键词： traditional chinese medicine chinese herbal property theory association rulelearning knowledge discovery data mining

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