田少磊，李敬華，童元元，朱玲，于琦，田野，王映輝

基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀分析

田少磊，李敬華，童元元，朱玲，于琦，田野，王映輝

中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所，北京 100700

探討中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及存在問題，為今后相關(guān)研究提供借鑒。以中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM）、中國知識資源總庫（CNKI）、中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫（萬方數(shù)據(jù)）、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（維普網(wǎng)）收錄的中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘論文為統(tǒng)計(jì)來源，采用描述性統(tǒng)計(jì)和共現(xiàn)分析方法對文獻(xiàn)發(fā)表年代、作者、機(jī)構(gòu)、期刊、關(guān)鍵詞分布與共現(xiàn)情況進(jìn)行總結(jié)分析。共納入文獻(xiàn)1830篇，分布于194種期刊，文獻(xiàn)數(shù)量呈逐年上升趨勢；形成7個研究團(tuán)隊(duì)，三大研究機(jī)構(gòu)合作群；研究疾病廣泛；挖掘?qū)ο鬄榫哂忻闹嗅t(yī)臨床大家；研究方法多為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、頻數(shù)分析、因子分析；挖掘內(nèi)容主要集中在藥對、組方規(guī)律、配伍規(guī)律、用藥規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)研究領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，逐漸被中醫(yī)界接受和認(rèn)可。

遣方用藥；數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀；文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)

遣方用藥是中醫(yī)辨證論治的重要環(huán)節(jié)，對其進(jìn)行研究和總結(jié)可發(fā)現(xiàn)有效的中藥配伍規(guī)律，是中醫(yī)傳承的關(guān)鍵部分。近20年來，國內(nèi)外學(xué)者將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)與現(xiàn)代數(shù)學(xué)相結(jié)合，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)傳承領(lǐng)域進(jìn)行了一系列有益探索[1]。本文采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，對中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)的發(fā)表年代、作者、機(jī)構(gòu)、期刊及關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，歸納其研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及不足，以期為今后相關(guān)研究提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

檢索中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM）、中國知識資源總庫（CNKI）、中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫（萬方數(shù)據(jù)）、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（維普網(wǎng)）。以“（數(shù)據(jù)挖掘or文本挖掘or信息挖掘or關(guān)聯(lián)or聚類or復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)）and（中醫(yī)or名醫(yī)or國醫(yī)or處方or用藥or藥對）”為檢索策略，檢索途徑為題名或關(guān)鍵詞。檢索時間范圍不限，檢索日期2019年5月24日。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入以挖掘中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)為主題的研究論文。經(jīng)前期文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，學(xué)位、會議論文對中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究分析結(jié)果有較大意義，故納入。排除綜述、理論探索、方法研究、內(nèi)容信息不全、報刊、專利論文。合并重復(fù)發(fā)表的論文，保留優(yōu)先級為期刊論文＞學(xué)位論文＞會議論文。

1.3 研究方法

1.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

突突突，突突突……底柱身后三挺馬克沁突然怒吼起來，不到最后時刻，底柱是不動用高處這座碉堡內(nèi)機(jī)槍的，這是五連的底牌，輕易不肯暴露目標(biāo)。

分屬主題6“北歐國家數(shù)學(xué)史”的大會報告是西挪威大學(xué)Andreas Christiansen的“第一批挪威數(shù)學(xué)教科書——一個獨(dú)立和爭議的故事”．他介紹了第一批挪威數(shù)學(xué)教科書的作者伯恩特·邁克爾·霍姆伯（Bernt Michael Holmboe，1795—1850）及成書背景，這些教科書在當(dāng)時受到了很大爭議．Christiansen試著從成書的歷史時期及政治和社會背景去理解這些教科書，同時闡述了諸如教科書的靈感從何而來、今天又能從這些教科書中學(xué)到什么等問題．

按文獻(xiàn)發(fā)表年度統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)的發(fā)表時間分布狀況（見圖1、表1）。結(jié)果顯示，中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究相關(guān)論文首見于2000年[3]。2000－2008年，中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究類文獻(xiàn)發(fā)表量較少，2001、2002、2004年無文獻(xiàn)發(fā)表；2009－2013年，研究發(fā)文量逐年穩(wěn)步增長；2014－2017年進(jìn)入快速增長時期，年文獻(xiàn)發(fā)表量均≥136篇。2017、2018年文獻(xiàn)發(fā)表量分別為371、373篇。因2019年文獻(xiàn)未能反映全年文獻(xiàn)發(fā)表量，故未予展示。

控制單位面積上玉米穗的合理數(shù)量就是合理密植。土壤肥力、水肥條件等因素都決定著玉米的適宜種植密度，調(diào)整好玉米的種植密度可以增強(qiáng)整個地塊的玉米長勢，植株健康生長，玉米的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)才能得到保障。不同玉米品種的合理種植密度各不相同，自然條件以及土壤條件也影響著玉米種植密度。針對一些早熟的玉米品種，因?yàn)槠浒l(fā)育期相對較短，植株相對矮小，所以可以適當(dāng)密植，每畝以4000株左右為宜。在降雨條件或者灌溉條件良好的地塊也可以適當(dāng)密植，但是干旱地塊的種植密度相對稀疏。

運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)方法對納入文獻(xiàn)的收錄期刊進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（見表4）。1830篇文獻(xiàn)分別來自于194種期刊，發(fā)文量≥13篇的期刊共32種，發(fā)文量＞40篇的期刊共6種，分別為《中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志》《中國中醫(yī)藥信息雜志》《中華中醫(yī)藥雜志》《遼寧中醫(yī)雜志》《中國中藥雜志》《世界科學(xué)技術(shù)－中醫(yī)藥現(xiàn)代化》。

采用Excel2010進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，展示中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究的文獻(xiàn)發(fā)表時間、作者、機(jī)構(gòu)、期刊的一般分布情況。

整理文獻(xiàn)關(guān)鍵詞，將表達(dá)內(nèi)容相同但表述不一致者合并，如將中醫(yī)傳承輔助平臺、中醫(yī)輔助傳承系統(tǒng)合并為中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)；聚類、聚類算法合并為聚類分析。運(yùn)用Gephi軟件繪制文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖4）。圖中包括當(dāng)前中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域涉及的挖掘方法及軟件、西醫(yī)疾病、中醫(yī)疾病等。由圖4可知，當(dāng)前中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的挖掘方法主要包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、頻數(shù)分析、因子分析，西醫(yī)疾病主要包括高血壓病、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、慢性胃炎、冠心病、糖尿病、肺癌等，中醫(yī)疾病主要包括失眠、痤瘡、頭痛、哮喘、咳嗽、崩漏等，中醫(yī)名家包括顏正華、周仲瑛、汪受傳、葉天士等，所采用的主要挖掘軟件為中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)，挖掘的主要內(nèi)容包括藥對、組方規(guī)律、配伍規(guī)律、用藥規(guī)律、證治規(guī)律等。見表5。

“共現(xiàn)”指文獻(xiàn)的特征項(xiàng)描述信息共同出現(xiàn)的現(xiàn)象，特征項(xiàng)包括文獻(xiàn)外部和內(nèi)部特征，如題名、作者、關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)等。采用共現(xiàn)分析法對共現(xiàn)現(xiàn)象進(jìn)行定量研究，可揭示信息的內(nèi)容關(guān)聯(lián)和特征項(xiàng)所隱含的知識。

2 結(jié)果與分析

2.1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)

共檢出11 769篇文獻(xiàn)，CBM、CNKI、萬方數(shù)據(jù)、維普網(wǎng)分別為1768、2872、4636、2493篇，篩選后得到有效文獻(xiàn)1830篇。

2.2 文獻(xiàn)發(fā)表時間分布

1.3.2 共現(xiàn)分析

圖1 2000－2018年中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)發(fā)表情況

表1 2000－2018年中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)類型分布（篇）

年份總量期刊論文學(xué)位論文會議論文 2018年373294 77 2 2017年371266100 5 2016年310202 9612 2015年222159 5310 2014年136 93 36 7 2013年114 89 21 4 2012年 83 56 24 3 2011年 57 34 21 2 2010年 36 21 12 3 2009年 21 15 6 0 2008年 6 4 2 0 2007年 7 5 2 0 2006年 7 6 1 0 2005年 3 3 0 0 2003年 1 1 0 0 2000年 1 1 0 0

2.3 文獻(xiàn)作者及機(jī)構(gòu)分析

采用描述性統(tǒng)計(jì)方法，統(tǒng)計(jì)納入文獻(xiàn)的作者及機(jī)構(gòu)的分布情況（見表2、表3）。運(yùn)用Gephi軟件繪制文獻(xiàn)發(fā)表作者、機(jī)構(gòu)的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖2、圖3）。由表2得知，中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究類發(fā)文量≥10篇共31人，發(fā)文量≥30篇共6人，分別為吳嘉瑞、張冰、張曉朦、呂愛平、鄭光、郭位先。由圖2可知，中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究形成的研究團(tuán)隊(duì)有7個，分別為吳嘉瑞、張冰團(tuán)隊(duì)，呂愛平、鄭光、楊靜團(tuán)隊(duì)，李艷、郭錦晨、黃旦團(tuán)隊(duì)，潘建科、謝輝、劉軍團(tuán)隊(duì)，李娟、唐東昕、楊柱、王鏡輝團(tuán)隊(duì)，孟祥梅、王瑋鑫、潘靜琳團(tuán)隊(duì)，張寅、陳亮團(tuán)隊(duì)。

由表3得知，中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究類發(fā)文量≥20篇共26家機(jī)構(gòu)，發(fā)文量＞100篇共3家機(jī)構(gòu)，分別為北京中醫(yī)藥大學(xué)、山東中醫(yī)藥大學(xué)、廣州中醫(yī)藥大學(xué)。由圖3可知，該領(lǐng)域形成了以北京中醫(yī)藥大學(xué)、中國中醫(yī)科學(xué)院臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所、廣州中醫(yī)藥大學(xué)為核心的三大機(jī)構(gòu)合作群。北京中醫(yī)藥大學(xué)與中國中醫(yī)科學(xué)院臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所的合作群聯(lián)系較為密切。圍繞在此兩大核心節(jié)點(diǎn)周圍的機(jī)構(gòu)主要有北京中醫(yī)藥大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院、北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院、中國中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院、中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所、中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究所等。圍繞在廣州中醫(yī)藥大學(xué)核心節(jié)點(diǎn)周圍的機(jī)構(gòu)主要包括廣州中醫(yī)藥大學(xué)第二臨床醫(yī)院、廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院等。

表2 中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)作者分布（發(fā)文量≥10）

序號 作者發(fā)文量/篇 序號 作者發(fā)文量/篇 1吳嘉瑞61 17黃旦14 2張冰59 18楊柱14 3張曉朦41 19唐東昕14 4呂愛平36 20洪坤豪14 5鄭光36 21王鏡輝13 6郭位先30 22譚勇13 7楊冰27 23周巧12 8李廷保26 24謝輝12 9忻凌25 25楊靜12 10郭錦晨24 26陳麗平10 11姜淼24 27莊逸洋10 12劉軍23 28李艷10 13郭洪濤23 29張?zhí)灬?0 14潘建科22 30羅莉10 15劉健17 31龍奉璽10 16宋倩14

表3 中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)分布（前30位）

序號機(jī)構(gòu)名稱發(fā)文量/篇 1北京中醫(yī)藥大學(xué)181 2山東中醫(yī)藥大學(xué)120 3廣州中醫(yī)藥大學(xué)118 4南京中醫(yī)藥大學(xué) 55 5中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所 52 6湖南中醫(yī)藥大學(xué) 45 7遼寧中醫(yī)藥大學(xué) 41 8廣州中醫(yī)藥大學(xué)第二臨床醫(yī)學(xué)院 37 9中國中醫(yī)科學(xué)院 36 10安徽中醫(yī)藥大學(xué) 36 11天津中醫(yī)藥大學(xué) 35 12浙江中醫(yī)藥大學(xué) 34 13成都中醫(yī)藥大學(xué) 34 14中國中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院 33 15甘肅中醫(yī)藥大學(xué) 33 16長春中醫(yī)藥大學(xué) 30 17上海中醫(yī)藥大學(xué) 30 18廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 29 19廣東省中醫(yī)院 29 20湖北中醫(yī)藥大學(xué) 26 21貴陽中醫(yī)藥大學(xué) 26 22山東中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院 25 23廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一臨床醫(yī)學(xué)院 24 24安徽中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 24 25中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所 20 26北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院 20 27遼寧中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院 19 28湖南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 18 29天津中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 17 30河南中醫(yī)藥大學(xué) 17

注：節(jié)點(diǎn)度≥12，節(jié)點(diǎn)數(shù)45，邊條數(shù)65

注：節(jié)點(diǎn)度≥8，節(jié)點(diǎn)數(shù)38，邊條數(shù)93

2.4 期刊分析

1.3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化分析

當(dāng)絲木棉花王在新址長出嫩芽，在花王原址也移植來絲木棉長出嫩葉。我堅(jiān)信，六七年后，絲木棉花王的英姿又將重現(xiàn)，它遇土而生、頑強(qiáng)生長的精神將深入人心。它們長了又滅，滅了又長，無不昭示著能屈能伸、生生不息的力量。最重要的是，它每一次綻放、凋零、重生，都在我的記憶里?；蛟S，絲木棉的生長，本身就是一種力量，一種精神的延續(xù)。

2.5 關(guān)鍵詞分析

Gephi為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化分析軟件，可用于探索性數(shù)據(jù)分析、鏈接分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析和生物網(wǎng)絡(luò)分析等[2]。本研究選用Gephi中文版0.8.2version，對納入文獻(xiàn)的作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析。根據(jù)本研究目的，選擇Force Atlas布局，節(jié)點(diǎn)顏色為軟件默認(rèn)設(shè)置，調(diào)節(jié)參數(shù)后繪制中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究的作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜。節(jié)點(diǎn)代表作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)大小與節(jié)點(diǎn)度成正比，節(jié)點(diǎn)越大表明該作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞在其研究領(lǐng)域所發(fā)揮的作用越大。節(jié)點(diǎn)之間的連線代表作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞的聯(lián)系，線條越粗表明關(guān)聯(lián)越緊密。

表4 中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)發(fā)表期刊分布（前32位，篇）

序號期刊發(fā)文量 序號期刊發(fā)文量 序號期刊發(fā)文量 序號期刊發(fā)文量 1中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志70 9中華中醫(yī)藥學(xué)刊37 17世界中西醫(yī)結(jié)合雜志19 25中醫(yī)藥學(xué)報13 2中國中醫(yī)藥信息雜志65 10中國中醫(yī)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)雜志37 18北京中醫(yī)藥17 26中國中西醫(yī)結(jié)合雜志13 3中華中醫(yī)藥雜志64 11世界中醫(yī)藥31 19中西醫(yī)結(jié)合心腦血管病雜志16 27中國醫(yī)藥導(dǎo)報13 4遼寧中醫(yī)雜志56 12遼寧中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報30 20西部中醫(yī)藥16 28中國民族民間醫(yī)藥13 5中國中藥雜志46 13中醫(yī)雜志27 21湖南中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報16 29浙江中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報13 6世界科學(xué)技術(shù)－中醫(yī)藥現(xiàn)代化45 14中國中醫(yī)急癥20 22中醫(yī)研究15 30山東中醫(yī)雜志13 7中醫(yī)藥導(dǎo)報39 15新中醫(yī)20 23山東中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報15 31吉林中醫(yī)藥13 8時珍國醫(yī)國藥38 16國際中醫(yī)中藥雜志20 24河南中醫(yī)14 32湖南中醫(yī)雜志13

注：節(jié)點(diǎn)度≥20，節(jié)點(diǎn)數(shù)53，邊條數(shù)380

表5 中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)詞表

共現(xiàn)詞類別共現(xiàn)詞 數(shù)據(jù)挖掘方法關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、頻數(shù)分析、因子分析 西醫(yī)疾病高血壓病、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、慢性胃炎、冠心病、糖尿病、肺癌 中醫(yī)疾病失眠、痤瘡、頭痛、哮喘、咳嗽、崩漏 中醫(yī)名家顏正華、周仲瑛、汪受傳、葉天士 數(shù)據(jù)挖掘軟件中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng) 經(jīng)驗(yàn)總結(jié)內(nèi)容藥對、組方規(guī)律、配伍規(guī)律、用藥規(guī)律、證治規(guī)律

3 討論

2009－2013年，中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘研究發(fā)文量逐年穩(wěn)步增長。2014－2017年進(jìn)入快速增長期。2017、2018年文獻(xiàn)發(fā)表量已超過370篇。采用數(shù)據(jù)挖掘手段能發(fā)現(xiàn)隱藏在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的規(guī)律[4]，利用數(shù)據(jù)挖掘方法發(fā)現(xiàn)中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)的研究逐年增多，在一定程度上說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)研究的領(lǐng)域應(yīng)用愈發(fā)廣泛，對發(fā)現(xiàn)中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)所發(fā)揮的作用逐漸增加。

文獻(xiàn)發(fā)表作者、機(jī)構(gòu)分析顯示，目前中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域形成了7個研究團(tuán)隊(duì)、三大研究機(jī)構(gòu)合作群。該領(lǐng)域主要發(fā)文機(jī)構(gòu)為北京中醫(yī)藥大學(xué)、山東中醫(yī)藥大學(xué)、廣州中醫(yī)藥大學(xué)，這三家機(jī)構(gòu)的發(fā)文量均高出排名第四的1倍以上。上述研究團(tuán)隊(duì)及機(jī)構(gòu)的研究內(nèi)容及其動態(tài)變化可作為該領(lǐng)域研究者的重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)容。從發(fā)文作者的共現(xiàn)狀況可知，各研究團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員聯(lián)系緊密，形成了穩(wěn)定的合作關(guān)系，而各研究團(tuán)隊(duì)間的合作有待進(jìn)一步加強(qiáng)。從發(fā)文機(jī)構(gòu)所屬地域及院所可知，北京、廣東為該研究領(lǐng)域的核心地帶，同一院所系統(tǒng)內(nèi)部的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)現(xiàn)象明顯（如廣州中醫(yī)藥大學(xué)與其所屬二級單位），而不同院所系統(tǒng)間的機(jī)構(gòu)聯(lián)系相對較少，提示各研究團(tuán)隊(duì)及機(jī)構(gòu)應(yīng)打破自身壁壘，增強(qiáng)交流學(xué)習(xí)，協(xié)力促進(jìn)中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)步。從發(fā)文機(jī)構(gòu)所屬類別可知，中醫(yī)藥行業(yè)的研究機(jī)構(gòu)為該領(lǐng)域研究的中堅(jiān)力量，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、工程等行業(yè)的研究機(jī)構(gòu)參與相對較少。在今后的研究中，應(yīng)注重不同類別機(jī)構(gòu)間的合作，尤其要加強(qiáng)與計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)專業(yè)研究機(jī)構(gòu)合作，以推動該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

期刊分析顯示，6種期刊發(fā)文量＞40篇，應(yīng)受到同行關(guān)注。中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究類論文目前已刊登在方劑、信息、中藥等多種研究主題的中醫(yī)藥類核心期刊上，說明中醫(yī)遣方用藥數(shù)據(jù)挖掘研究逐漸被中醫(yī)界接受和認(rèn)可。

對經(jīng)營者的考核機(jī)制必須講究科學(xué)性、靈活性。一些國有企業(yè)的經(jīng)營者為了完成經(jīng)營目標(biāo)采用減員增效的辦法，結(jié)果出現(xiàn)員工下崗、社會不穩(wěn)。一位領(lǐng)導(dǎo)對經(jīng)濟(jì)形式的判斷必須基于科學(xué)，在金融危機(jī)的背景下提出經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)開門紅顯然不切實(shí)際，結(jié)果只會導(dǎo)致下面造假蒙騙上面。

文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析顯示，該領(lǐng)域研究的疾病廣泛，涉及西醫(yī)的循環(huán)、呼吸、消化系統(tǒng)疾病及中醫(yī)的心、肝、肺系等疾?。恢嗅t(yī)名家為其挖掘的主要對象；研究方法多為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、頻數(shù)分析、因子分析等，總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)集中在藥對、組方規(guī)律、配伍規(guī)律、用藥規(guī)律等方面。作者通過查閱歷年此類文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，近10年中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域所采用的方法和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的內(nèi)容未發(fā)生明顯變化，提示該領(lǐng)域研究者應(yīng)不斷開拓思路，創(chuàng)新研究模式，協(xié)同計(jì)算機(jī)及數(shù)學(xué)領(lǐng)域研究者將新興數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入中醫(yī)遣方用藥經(jīng)驗(yàn)挖掘中，探索發(fā)現(xiàn)疾病診治規(guī)律，助力中醫(yī)的傳承與發(fā)展。

[1] 王映輝,姜在旸,閆英杰,等.基于信息和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的名老中醫(yī)臨床診療經(jīng)驗(yàn)研究思路[J].世界科學(xué)技術(shù)－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2005,7(1)：98-105.

[2] 鄧君,馬曉君,畢強(qiáng).社會網(wǎng)絡(luò)分析工具Ucinet和Gephi的比較研究[J].情報理論與實(shí)踐,2014,37(8)：133-138.

[3] 唐文彥,趙曉紅.古今治療糖尿病用藥規(guī)律的聚類分析研究[J].承德醫(yī)學(xué)院學(xué)報,2000,17(4)：135-138.

[4] 周雯靜,金周慧,劉靈力.數(shù)據(jù)挖掘在中醫(yī)藥研究中的應(yīng)用述評[J].中國中醫(yī)藥信息雜志,2014,21(10)：131-133.

Analysis on Research Status of Data Mining of TCM Prescription and Medication Experience Based on Literature Metrology

TIAN Shaolei, LI Jinghua, TONG Yuanyuan, ZHU Ling, YU Qi, TIAN Ye, WANG Yinghui

To discuss the present situation, hot spots and existing problems of data mining of TCM prescription and medication experience; To provide references for future research.Literature about data mining of TCM prescription and medication experience collected by China Biomedical Literature Database (CBM), China Knowledge Resources Database (CNKI), China Academic Journals Database (Wanfang Data), and Chinese Science and Technology Periodicals Database (VIP) was set as statistical resources. Descriptive statistics and co-occurrence analysis were used to summarize the publication date, author, institution, journal, keyword distribution, and co-occurrence.Totally 1830 articles were included, distributed in 194 journals, the number of published articles was increasing year by year, and 7 research teams and 3 cooperation groups of research institutions were formed; Diseases under study were extensive; Mining objects were prestigious TCM masters; Research methods were mostly association rules, cluster analysis, complex networks, frequency analysis, and factor analysis; The mining content mainly focused on the medicinal pairs, prescription rules, compatibility rules, and medication rules.Data mining technology is increasingly widely used in the field of TCM prescription medication experience, and is gradually known and recognized by the TCM community.

prescription and medication; data mining; research status; bibliometrics

R2-05

A

1005-5304(2020)05-0097-05

10.3969/j.issn.1005-5304.201905431

中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥“一帶一路”合作專項(xiàng)（GH2017-08）；中國中醫(yī)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)自主選題項(xiàng)目（ZZ120305）

王映輝，E-mail：wyh0wyh@139.com

（2019-05-30）

（2019-06-20；編輯：季巍巍）