中医药是中国传统文化的瑰宝,在当前的社会依然发挥着重要的作用,尤其是在治疗恶性肿瘤方面更是独具特色。名老中医是中医药行业的领军人物,研究他们的方剂数据可以帮助传承和发展中医药事业。然而,当前使用信息技术手段对名老中医方剂的研究还处于起始阶段,主要面临中医药数据来源少、清理难度大、研究方法单一且不适用于中医药数据特点等问题。本文使用包括了聚焦爬虫、分词工具、正则表达式等信息技术手段对当前存在的多源异构中医药治疗肺癌的方药数据进行集成,将集成的数据保存到肺癌方剂-药物数据库中。中医方剂及其中药物的关系可以抽象成复杂网络模型,在此数据库的基础上,本文使用复杂网络方法发现方剂中的核心方剂,并使用关联规则算法挖掘核心方剂中的药物关系以及药物间量效关系。本文的主要创新性工作如下:1)本文提出了一种多源异构数据集成方法,将聚焦爬虫技术、分词技术、正则表达式与数据集成方法结合。并以《中华本草》和临床方剂中药物的常用剂量构建中医药药物大词典,将其作为方剂中药物的纳入标准,提升数据集成的质量。2)本文提出了一种基于有向含权复杂网络的名老中医治疗肺癌核心方剂发现算法,在有向含权网络模型中,以药物的入度为基础设置PageRank的初始权重,获取核心药物,并根据核心药物与方剂的置信度确定核心方剂。3)本文根据谱聚类以及信息熵对Apriori算法进行了改进,确定核心方剂中药物之间的关联关系以及药物之间用量的比例关系。可以直接输入药物的信息,将其转化成事务矩阵,克服了传统Apriori算法需让研究者完成矩阵转化的缺陷。使用谱聚类将方剂分成若干簇,并将信息熵作为事务的权重,充分考虑事务本身的特性,并在此基础上挖掘出更多的关联规则。此外,将药物及其剂量作为项,还可探究药物之间量效关系。