English
资源说明：这篇论文的标题为“Efficiently Mining Special Patterns”，意在探讨如何更高效地挖掘中医药配方数据库中的特定药物配对或组合模式，这些药物组合在传统中医中具有重要的疗效和分类规则构建价值。通过相关性和关联模式挖掘方法，论文提出了一种新的算法，能够同步生成所有特殊模式，并通过实验结果证明了提出的技术的有效性和可行性。
在论文的引言部分，作者首先提出了当前中医药数据库如CMF（Chinese Medical Formula，中药配方数据库）和TCM临床数据库的庞大体量和复杂性问题。随着TCM（传统中医）普及度的增加，如何有效利用这些数据资源变得极为迫切。研究者们利用数据库知识发现技术（KDD）来深入探索这些数据库，旨在从中发现具有高效能的药物配对或组合模式。这些药物组合在传统中医中不仅能发挥强大的疗效，而且可以用来构建药物配方的分类规则。因此，在CMF数据库中发现这些药物组合成为了TCM数据挖掘研究的热点问题之一。
在CMF数据库中，不同药物之间存在大量的关联和相关关系，这使得关联模式和相关模式挖掘成为学习这些关系的有效方法。然而，论文指出，关联模式和相关模式挖掘存在“向上的封闭性”问题，这使得长的相关模式并不具有很强的统计意义。为此，研究者们开发了一种新算法，目的是生成所有这些特殊的模式。该算法考虑了独立关联模式和相互正相关的同步关联模式所拥有的“向下的封闭性”，意味着这些模式更具有特殊性和更高的概率用于配对或组合药物。
文章讨论了传统的关联规则挖掘方法的局限性，这些方法通常只能挖掘出频繁的项集，但是往往无法发现那些可能更为重要的稀疏但有意义的模式。作者认为，通过挖掘更为复杂的模式，例如药物的配对或组合，能够帮助我们更好地理解药物之间的相互作用，为传统中医的现代化和科学化提供数据支持。
在技术方法论方面，论文提出了一个创新的算法框架来解决挖掘问题。这一框架旨在从大型数据库中提取出具有特定结构和特性的药物组合模式，既包括单个药物的组合，也包括多个药物的组合。这些模式的同步生成可以使得研究者们能够更系统地了解药物之间的相互作用，以及它们在不同配方中可能的协同效果。
文章还强调了实验验证的重要性，通过一系列的实验验证了所提出的算法在效率和可行性上的表现。这些实验可能包括算法的运行时间、结果的准确度、模式的多样性和新颖性等方面的评估。
论文可能还讨论了算法在实际应用中可能遇到的挑战和限制，以及未来的改进方向。例如，如何在保证挖掘结果具有统计意义的同时，提高算法的计算效率，或者如何将该算法与现有的数据挖掘和机器学习技术相结合，以进一步提高药物组合模式的识别精度和应用价值。此外，论文还可能探讨了如何将这些模式挖掘结果与实际的中医临床实践相结合，从而更好地服务于中医药的现代化发展。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
