冯天保，刘 梅，谭定英，陈平平

(广州中医药大学，广州 510405)

药对，又称“对药”，是临床上常用的、相对固定的2味药物的配伍形式。药对是集中医之理、法、药为一体的数据集合，体现交叉错综的关联与对应。数据挖掘正是通过对数据特征、关系、聚类、趋向、偏差和特例现象的深层多维分析，来揭示数据间复杂和特殊的关系，发现其隐含的规则、模式和规律。本研究以《张仲景药对集》［1］、《中药药对大全》［2］中外感疾病相关的药对为数据源，利用SQL Server 2005建立数据挖掘模型，应用数据挖掘中的关联规则算法，对药对作“药物-药对-病证”对应关系进行分析。

1 数据挖掘与关联规则

数据挖掘(Data Mining)是用于开发信息资源的1种新的数据处理技术，主要用于海量数据的分析与研究。数据挖掘技术已被广泛地应用于经济管理以及社会生产的各个领域，并逐渐渗入到中医药研究领域中，取得了一定的阶段性成果。关联规则指描述数据之间存在关系的规则，是从给定的数据中，挖掘出事物特征之间满足一定支持度和置信度的关联现象［3］。关联规则相关术语如下:(1)项集:项集是1组值，每个项都是1个属性值。每个项集都有一个大小，该大小表示项集中包含的项的数目。如项集{葶苈子、麻黄/杏仁、咳嗽}的大小是3;(2)支持度:支持度用于度量1个项集的出现频率。最小支持度是1个阈值参数，必须在处理关联模型之前指定该参数;(3)概率:也称置信度，是关联规则的属性。最小概率是1个阈值参数，必须在运……