心脑血管类中药的药理学研究已有很过报道，特别是在临床病例观察及相关指标测定的层面，但可以深入到分子水平的研究仍较少。因此，其相关药理学机制仍有待进一步深入研究。本文采用网络药理学方法，以川芎、银杏叶、灯盏花三种典型心脑血管类中药为例进行研究，构建“药物成分-靶点-心脑血管相关疾病”复杂网络，预测川芎、银杏叶、灯盏花治疗心脑血管类疾病的有效成分及其潜在靶点，尝试从分子水平认识心脑血管类中药的作用机制，为中药的现代化研究提供方法学参考。本研究搜集KEGG数据库中小分子药物及其酶、离子通道、G偶联蛋白、核受体等四类药靶数据作为训练集，建立基于随机森林法的药物-靶点相互作用模型。以川芎、银杏叶、灯盏花三种典型心脑血管类中药为例，通过化学专业数据库、PubChem数据库搜集整理其化学成分信息，利用随机森林模型分别对三味中药的化学成分进行靶点预测，然后构建并分析“药物成分-靶点-疾病网络”。采用十折交叉验证评价随机森林模型精度，获得四类药靶模型的预测正确率分别为71.34%，67.08%，73.17%，67.83%。利用该模型对川芎26个化学成分、银杏叶34个化学成分以及灯盏花10个化学成分分别进行靶点预测，所得结果均得到了较好的文献验证；进一步地，分别构建其成分-靶点-疾病网络，网络分析的结果初步揭示了川芎、银杏叶及灯盏花治疗心脑血管类疾病的有效成分和潜在靶点。本文所建模型具有较高的预测精度，可用于发现其他中药成分的潜在作用靶点，为研究中药的物质基础和分子作用机制提供了方法学参考。