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传统中医药为中华民族的生存和繁衍做出了巨大贡献，是被实践证明过的、行之有效的、宝贵的医学遗产。本世纪是生命科学和信息科学技术时代，中医药学是生命科学的重要组成部分，而计算机和信息科学为信息的处理和利用提供了强有力的手段。如何利用现代信息技术来发展中医药事业，加速中医药的现代化进程，已经引起了行业内外的广泛关注。
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。而数据挖掘是为解决“数据丰富，知识贫乏”而兴起的边缘学科之一，是从海量数据中获取知识的可靠技术。本文首先介绍了数据仓库、知识发现和数据挖掘技术的基本概念；其次先对中医方剂数据仓库进行了模型设计，为建立中医方剂数据仓库作了前期铺垫，然后实现了中医感冒方剂数据仓库的构建，研究了用“Microsoft决策树算法”创建中医感冒方剂关系数据挖掘模型，并用可视化工具详细地分析了“方—药—症”之间的关联关系及它们与所属属性之间的强弱不同的关联关系。再者，用贝叶斯分类器建立了中医感冒证型分类识别模型，实验结果表明该模型可作为中医临床辩证的辅助诊疗手段；最后采用经典Apriori算法，对中医感冒方剂进行了关联规则挖掘，获得方—药—症之间存在的部分关联规则，挖掘结果基本符合中医感冒方剂组方用药的一般规律和特点，并发现了一些值得深入研究的配伍现象和对应模式。