中药复方也称方剂,在中医药科学中扮演着非常重要的角色,几千年来积累的十余万首中药复方,是中医药最为宝贵的资源和财富。方剂是以中医药理论为指导,在辨证论治的前提下,针对病机的关键环节,以中药药性理论为基础,遵循方剂的配伍理论进行“君臣佐使”配伍,从而使群药形成“有制之师”,针对患者或证或病或症,达到整体综合调节的作用。“配伍”是将诸药按照一定规则进行组合,达到“剂和众味,君臣佐使互相生克”,并“调其过与不及”,使方剂针对病证形成整体综合调节治疗系统的方法,是方剂的核心,也是方剂研究的关键问题。使用数据挖掘研究成果以及相关技术对中医药复方配伍历史数据进行智能分析,深化对中医病症与复方配伍的本质规律认识,能为有效地精简复方与合理配伍提供理论支持。这是中医药信息化重大课题之一。本文以中医古方剂中活血化瘀方为研究样本,采用关联规则挖掘技术对其用药规律进行了有益探索。本文所作的工作如下:1、在对数据挖掘进行简要综述的基础上,重点研究了关联挖掘方法。介绍了关联挖掘中基于Apriori算法和FP-growth算法的频繁项集挖掘过程,同时针对中医诊疗知识发现这一复杂特殊的多层多维数值类型的关联挖掘问题,分别介绍了多层关联规则、多维关联规则的挖掘方法。2、根据中医方剂数据的特征,提出了一整套数据预处理方法。结合机器学习方法、数据清理、集成、变换和规约等技术对中医药方中原始数据进行了规范化处理。3、针对频繁项集过多的问题,提出了一种基于分组的关联规则挖掘算法,并使用VC++语言进行了算法实现,达到了较好的挖掘效率。4、在上述基础上,运用关联挖掘技术,进行活血化瘀方的方药分析、主治病症分析、药——证相关及其规律的信息挖掘,取得了大量实验结果,为进一步建立中医方剂数据挖掘系统进行方法学探索和奠定基础。