近年来利用数据挖掘技术可以很好地探索中药方剂的配伍规律，可以对中药体系进行更深入的认识。传统的中药方剂配伍规律的研究往往只是关注药物个体，对药物进行分类、聚类、研究药物之间的联系，或者基于复杂网络对药物结构进行研究分析，从而忽视了药物的属性。所以可以从复杂网络分析的角度出发，通过对药物属性的分析以及药物之间的关联关系来建立网络模型，进而探索中药方剂的配伍规律，这种新的构建网络模型的思想打破了传统的仅针对药物结构的基于复杂网络分析而进行组网的局限性。组网中可以提取出药物药性中的"性味"、"归经"、"功效"三方面的属性，在传统的药物网络的节点上添加药物属性，构建一种结合网络结构和节点属性的中药方剂组网模型。最后，在肺痿方剂数据库中211味方剂上进行试验，并使用经典的重叠社团发现算法-CPM(Clique Percolation Method)算法对提出的模型进行测试，得到一些联系紧密的药物社团，表明了该模型的可行性和有效性。