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在信息时代，随着互联网的发展，人类积累了海量数据。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据，因而数据挖掘显得越来越重要。数据挖掘是一个复杂而又需求庞大的任务。即便已经建立了很多方法来处理层出不穷的问题，依然还需要面临许多挑战。数据挖掘需求的快速变化要求能够支持对已有方法的最大程度重用和创新组合，同时简单快速的集成新的方法。
随着中医药的信息化进程的推进，数据挖掘也越来越广泛的应用到中医药领域。方剂数据经过中医学界及相关领域广大工作者的不懈努力，规范整理形成了几大方剂数据库。复方数量达十几万首，其中中医古方剂库就包含了8万方剂，为研究方剂配伍规律打下了坚实的基础。
在本文中，我们设计并开发了DartSpora数据挖掘平台，与中医科学院合作，将DanSpora平台应用到中医方剂领域，研究方剂配伍规律。本文主要的研究内容如下：
1.应用AJAX技术以Google Web Toolkits,GWT-EXT开源框架和RapidMiner开源项目设计与实现Dart Spora数据挖掘平台。包括实验管理模块、Dart Grid模块、数据库连接管理模块、用户管理模块等。
2.整合DanSpora与Dart Grid，以提供基于语义集成的分布式数据库访问。用户在不需要了解基于语义集成的分布式数据库结构的情况下，凭借自身的领域知识就能获取需要的数据进行数据挖掘。
3.针对中医方剂数据的特点，设计基于规则的替换与拆分预处理方法。提高了中医方剂数据处理的效率和可配置性。
4.改进传统经典Apriori算法，引入数据权值，开发WAprion算法；并分别以互联网知名度和历史文献认可度为权值，对脾胃方剂进行挖掘。将实验室已开发的各种算法移植到DanSpora平台。
5.DartSpom平台在中医方剂领域的应用案例。主要包括：基于规则的替换与拆分进行中医方剂预处理、病毒性心肌炎方剂最大高频模式挖掘、脾胃方基于数据可信度的加权频繁模式挖掘。