关联分类算法改进及其在中药“性-效”分析中的应用  被引量:1

Improvement of Association Classification Algorithm and Its Application in“Performance-Efficacy”Analysis of Traditional Chinese Medicine

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作  者:刘莉萍 李欢 何正宏 LIU Liping;LI Huan;HE Zhenghong(Network and Information Technology Center,Jiangxi University of Chinese Medicine,Nanchang 330004,China;School of Computer Science,Jiangxi University of Chinese Medicine,Nanchang 330004,China)

机构地区:[1]江西中医药大学网络与信息技术中心,江西南昌330004 [2]江西中医药大学计算机学院,江西南昌330004

出  处:《现代信息科技》2023年第18期150-153,158,共5页Modern Information Technology

基  金:江西省教育厅科技计划研究项目(GJJ211256);江西省大学生创新创业训练计划项目(S202110412057)。

摘  要:针对中药“性-效”数据关联度高、属性稀疏的问题,提出一种使用垂直数据格式生成类关联规则的关联分类算法(ECBA)。该算法通过将数据转换为垂直格式而避免了经典关联分类算法(CBA)生成大量候选规则集、频繁遍历数据库、产生无意义分类规则等不足。实验结果表明,相较于传统算法CBA,改进算法ECBA在规则生成时间、规则有效性以及准确率方面均有明显提升,更适用于中药“性-效”数据分析。Aiming at the problem of high correlation and sparse attributes of traditional Chinese medicine“performance-efficacy”data,an Association Classification Algorithm(ECBA)for generating class association rules using vertical data format is proposed.This algorithm avoids the shortcomings of the classical association classification algorithm(CBA)in generating a large number of candidate rule sets,frequently traversing the database,and generating meaningless classification rules by converting the data into a vertical format.The experimental results show that compared to the traditional algorithm CBA,the improved algorithm ECBA has significantly improved in rule generation time,rule effectiveness,and accuracy,making it more suitable for analyzing the“performance effectiveness”data of traditional Chinese medicine.

关 键 词:关联分类 中药药性 中药功效 垂直数据 ECBA 

分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

参考文献:

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引证文献:

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