基于TF-IDF和互信息的推荐算法研究

作者：张云纯

来源：计算机时代, 2019, (12): 42-46.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2019.12.012

• TF–IDF
• 有向含权网络
• 互信息
• 推荐算法
• 权重影响因子 TF-IDF
• directed weighted network
• mutual-information
• recommendation algorithm
• weight factor

本文提出一种基于TF-IDF和互信息的方剂推荐算法。其核心思想是根据TF-IDF算法的原理,确定核心药物;再计算核心药物和方剂间的互信息来确定二者相关性,以此确定最有效的方剂。对名老中医治疗肺癌的542首方剂,共计342味药物进行数据挖掘,通过该算法获得核心药物71味,推荐方剂126首。采用该算法获得名老中医治疗肺癌的核心方剂的结果表明,该算法通用性强,效率高。由于不仅探索了药物层面的规律,还挖掘了方剂层面的信息,故该算法有较高的实用价值。

• 单位
  南京理工大学