中医作为与西医相对的医药理论,在人类历史上起到了重要的作用。中药方剂是中医一种主要的医疗手段,不仅构成复杂而且数据量巨大。方剂的海量性和复杂性阻碍了中医发展。因此挖掘中医方剂中的核心药物及其配伍规律不仅能够揭示方剂数据中隐藏的知识,还能够精简现有的方剂数据库,从而便于中医的传承和进一步研究。为了提取中药方剂中的核心药物及配伍规律,本文提出一种研究思路,主要包括四步,分别是：第一步,中药方剂聚类研究。本章提出了一种改进的k-均值算法,通过实验证明了本章提出的改进k-均值算法的合理性。最后,将该算法运用到中药方剂的聚类中,也取得了较好的效果。第二部分：方剂核心药物发现。本章提出了两种药物效用度衡量方式。通过实验分析对比,证明了本文提出的两种方法都能够有效的发现中药方剂中的核心药物。第三部分：药物相互作用的度量。本章结合标准的点式互信息,方剂长度以及药对效用度提出了一种药物相互作用度量方式PMIEDFL.通过实验对比和分析,证明了本文提出的PMIEDFL度量药物相互作用的合理性。第四部分：药物配伍规律的发现。本章提出了一种基于药物社团的药物配伍规律发现算法。该方法通过定义一种新的节点的fitness度量,并修改Andrea Lancichinetti等人提出的局部社团发现算法,用于发现药物社团。实验证明了这种算法能够找到核心药物所形成的药物配伍规律。