基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法与流程

技术特征：

1.基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、数据预处理

针对方剂大辞典数据库，应用中医药学语分词系统对方剂信息进行分词处理，提取出方剂名、方剂功效、方剂对应的中药、中药剂量和剂量单位，对剂量单位进行统一化，对方剂中的中药剂量进行标准化；针对中药数据库，应用中医药学分词系统对中药的功效、性味和归经三大属性进行分词，去停用词，对提取出来的结构化属性数据进行0-1量化处理，得到每味中药的属性向量，存入数据库，所述的方剂大辞典数据库和中药数据库均为半结构化数据；

步骤2、根据方剂名和方剂对应的中药，得到“方剂-中药”矩阵，将方剂功效作为隐含主题，应用LDA概率主题模型对“方剂-中药”矩阵进行主题建模，在模型中结合配伍数据库得到方剂功效和中药之间治疗关系的概率属性向量，存入数据库；

步骤3、根据每幅方剂的中药列表和统一化后的中药剂量，计算中药在方剂中的频次，取频次最高的两味中药作为君药和臣药，并根据中药的频次利用TFIDF模型提取中药在方剂中的权重系数，构造方剂的权重向量，存入数据库；

步骤4、按照中医传统理论中的组方原则，方剂中的中药有君臣佐使之分，而方剂的功效主要由君药和臣药决定；针对方剂大辞典数据库中的每副方剂，合并君药的属性向量、臣药的属性向量以及方剂的权重向量，构成方剂的特征向量，输入SVM分类器对模型进行训练，通过one-versus-rest方法构造多类别分类器；

步骤5、输入需要预测的新方剂信息，新方剂信息包括中药名和相应的剂量；根据方剂功效和中药之间关系的概率属性向量，应用贝叶斯公式计算该方剂隶属于某个功效的概率值，根据概率值从大到小排序，选取在特定阈值范围内的功效，得到功效集合一U₁；

步骤6、根据步骤4得到待预测方剂的特征向量，输入SVM多分类器进行方剂功效预测，得到功效集合二U₂；

步骤7、将功效集合一和功效集合二作并集操作，得到最终的方剂功效集合U＝U₁∪U₂。

2.根据权利要求1所述的基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法，其特征在于所述步骤1的具体实现内容包括：

①将中药的不同剂量单位按照下列规则统一换算成克：

一两＝31.25克

一钱＝3.125克

一分＝0.3125克

②按照下列公式对方剂中不同中药的剂量继续标准化：

${d_i}^{*}=\frac{d_i}{d_{max}+d_{min}}$

其中：d_i表示方剂中某中药的剂量，代表标准化后的中药剂量，d_max表示某中药常用剂量中的最大值；d_min表示某中药常用剂量中的最小值；

③所述的方剂功效包括和解剂、固涩剂、安神剂、开窍剂、治燥剂、治风剂、泻下剂、消导化积剂、表里双解剂、清热剂、温里剂、理气剂、理血剂、痈疡剂、祛暑剂、祛湿剂、祛痰剂、补益剂、解表剂、驱虫剂；

④所述的中草药性味指药物的性质和气味，即四气五味，包括寒、热、温、凉、辛、甘、酸、苦、咸；归经采用十二脏腑经络法表述，归心、肝、脾、肺、肾、胃、大肠、小肠、膀胱、胆、心包、三焦经；功效以双字词为单位描述，针对性味中出现的“微寒”和“微热”用0.5量化，性味中其余双字词的描述采用0-1量化构造向量空间。

3.根据权利要求2所述的基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法，其特征在于所述步骤2的具体实现过程如下：

2-1.设定超参数α＝2.5，β＝0.1；

2-2.利用Gibbs采样方法对LDA概率主题模型进行参数估计，迭代次数为100；

2-3.完成采样后，查询中药配伍数据库:

若中药h_i不具备相关的配伍药，按照下式计算“中药-功效”的概率矩阵ψ：

${\mathrm{\ψ}}_k\left(h_i\right)=\frac{n_{-i,k}^{h_i}+\mathrm{\β}}{n_{-i,k}^{(\·)}+W\mathrm{\β}}$

若中药h_i和h_j为配伍药对，计算“药对-功效”的概率矩阵θ：

${\mathrm{\θ}}_k(h_i,h_j)=\frac{(n_{-i,k}^{h_i}+\mathrm{\β})(n_{-j,k}^{h_j}+\mathrm{\β})}{n_{-i,-j,k}^{(\·)}+W\mathrm{\β}}$

其中，W代表中药的总数，表示中药h_i分配给功效k的次数，不包括当前分配；代表分配给功效k的中药总次数，不包括中药h_i分配给功效k的次数；代表分配给功效k的中药总次数，不包括中药h_i，h_j分配给功效k的次数。

4.根据权利要求3所述的基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法，其特征在于所述步骤3的具体实现过程如下：

3-1.针对每幅方剂p，假定中药味数为N_p，计算中药h_i在方剂中的频次F(h_i)，取频次最高的两味中药作为君药和臣药；

$F\left(h_i\right)=d_i^{*}/{\Σ}_{j=1}^{N_p}{d}_j^{*}$

3-2.利用TFIDF模型计算中药h_i对方剂的重要程度，根据每味中药在方剂中的TFIDF值构造方剂p的权重向量m代表来自方剂数据库中的唯一中药总数；

$TFIDF\left(h_i\right)=F\left(h_i\right)log\left(\frac{N_p}{\left|\right\{j:h_i\∈p_j\left\}\right|}\right)$

其中，若方剂p包含中药h_i，则t_i＝TFIDF(h_i)，否则t_i＝0。

5.根据权利要求4所述的基于概率主题模型和中药基本属性的方剂功能预测方法，其特征在于所述步骤5的具体实现过程如下：

5-1.用户输入待预测方剂h_i代表中药，应用贝叶斯公式计算该方剂隶属于功效k的概率：

$\begin{array}{c}p\left(k\right|H^{\left(p\right)})\∝\underset{h_i\∈H^{\left(p\right)},i\≠j}{\Π}p\left(h_i\right|k)p{\left(k\right)}_{\{x_i=0\}}\·p\left(\right(h_i,h_j\left)\right|k)p{\left(k\right)}_{\{x_i=1\}}\\ =\underset{h_i\∈H^{\left(p\right)},i\≠j}{\Π}\left({\mathrm{\ψ}}_k{\left(h_i\right)}_{\{x_i=0\}}p\right(k\left)\right)\·\left({\mathrm{\θ}}_k{\left(h_i,h_j\right)}_{\{x_i=1\}}p\right(k\left)\right)\\ \∝\underset{h_i\∈H^{\left(p\right)},i\≠j}{\Π}{\mathrm{\ψ}}_k{\left(h_i\right)}_{\{x_i=0\}}\·{\mathrm{\θ}}_k{(h_i,h_j)}_{\{x_i=1\}}\end{array}$

其中，x_i＝1表示中药h_i存在配伍药对，否则x_i＝0；

5-2.针对方剂H^(p)，返回满足下式的功效k，取阈值T＝1e-8，得到功效集合一：

p(k|H^(p))＞T。