基于遗传算法的中药组药对关联规则挖掘系统的设计和实现

一种基于遗传算法的中药组药对关联规则挖掘系统的设计与实现方法。关联规则是指在中药药对中，药物A和B之间的相关性分析。在具体实现过程中，首先识别所有频繁项集，即支持度不小于最小设定值的项集，然后从频繁项集中构造置信度不低于最小设定值的规则，以获取强规则。然而，基于支持度-置信度框架理论的挖掘方法存在一些问题。首先，无法有效发现低支持度高置信度的有趣规则。例如，药物A和B的销售量虽然低，但却经常同时被顾客购买，而管理人员对此感兴趣。其次，无法确定“相互依赖”的规则。对于中药组药对关联规则挖掘来说，药物之间必须是相互依赖的。如果药物A通常与B配伍，同时B也通常与A配伍，才能说明它们是药对。本文采用基于遗传算法的方法来解决这些问题。该方法通过优化遗传算法的参数和运算过程来挖掘出低支持度高置信度的有趣规则，并且能够确定药物之间的相互依赖关系。实验证明，该方法在中药组药对关联规则挖掘中具有很好的性能和效果。