中医药领域有大量的古籍、文献及临床数据，这些数据海量且数据间关系复杂，具有大数据特征[29]。传统的数据挖掘技术在研究中医的用药规律、治疗机理上取得了一些成果，如李红军等[30]基于多维数据分析的主药挖掘算法以脾胃方剂库为研究对象获得了较高的主药分析正确率。胡建军等[31]通过构建中药特征信息数据挖掘系统实现了中药方剂的性、味、归经、功效、用药规律的挖掘。然而，传统中药方剂量化受限于分析样本小，仅依靠频数、百分比等简单的统计方法，难以客观真实地评价复方的属性。大数据与云计算技术的发展为具有模糊性、经验性特点的中医药学提供了数据化的技术工具[32]，其中中药方剂数据挖掘研究是大数据在中医药领域的一个研究重点，并在分析方剂的方、证、药之间存在的复杂关系[33]方面表现出了优势。因此，在遵循中医“辨证论治”基本理论的基础上，通过大样本数据分析复方属性及功效，构建以中药的“四气-五味-归经-升降沉浮-毒性-功效”等属性为维度的多维空间量化模型，并借助机器学习等方法挖掘复方信息，能为诠释中医治疗机理、精准化医疗提供依据。

    5 结语

    方剂药性量化是研究方剂的基础，目前量化研究多侧重于单种药性的独立分析，难以全面阐释中药作用机理。大数据与云计算的发展为系统分析中医学提供了数据化技术 ......