中医药数据挖掘研究现状分析(2)
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参见附件。
2.6 数据挖掘软件
中医药数据挖掘研究中多数使用通用型数据挖掘工具软件，如SPSS(Clementine)、SAS(Enterprise Miner)、Matlab、RapidMiner、Weka等，见图2。另外，2007年以后逐渐出现了开发或使用专业性较强的中医药数据挖掘工具的文献，如中药复方配合规律的数据多维分析系统软件、处方智能分析系统CPIAS、孔明灯隐结构分析软件、针灸处方分析软件、中医处方辨证论治特征分析及数据挖掘软件、中医临床复杂网络分析系统等[9-14]。
图2 中医药数据挖掘软件使用情况
3 讨论
从历年中医药数据挖掘文献的发表情况来看，早在数据挖掘技术诞生之初(1991年)，人们便开始探索其在中医诊断领域的应用，此后文献量呈总体快速增长趋势，显示了中医药数据挖掘研究及应用发展成熟的过程。早期文献类型相对集中在应用研究和一般介绍性文献，是数据挖掘技术向中医药领域导入及尝试阶段的体现，此后随着研究总量的增长，综述类文献比例相对增加。应用研究始终是中医药数据挖掘研究的重点和最有活力部分，而方法学研究是数据挖掘技术与中医药研究深入结合的产物，因此应用研究类文献比例始终占优，且方法学研究类文献出现较晚恰好印证了上述观点。
证候研究与方剂研究是数据挖掘应用的热点，两者文献合计在诸研究领域中所占比例达55.62%。从历年研究领域分布情况看，中药现代研究和诊断研究出现较早，但后来稍显沉寂，而名老中医经验研究、中药药性研究和针灸腧穴研究类文献数量却在近年有明显增长 ......
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