CN107886999A - 一种药方处理方法和装置、一种用于药方处理的装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种药方处理方法和装置、一种用于药方处理的装置，其中的方法具体包括：确定待处理的两个药方；分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；输出所述两个药方之间的相似度。本发明实施例能够提高相似药方的覆盖率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及医药技术领域，特别是涉及一种药方处理方法和装置、一种用于药方处理的装置。
背景技术
随着医学和信息科学的发展，利用信息技术发展中医医学已成为趋势。目前，以中国中医科学院为首的中医药研究机构近年来对大量中医药数据进行收集、整理和分类，建立了一套较为完善的中医药数据库。相应地，挖掘中医药数据库中各药方之间的例如相似度的内在联系，将对中医医学的发展起到重大意义。
现有挖掘药方之间内在联系的方案，通常将两个药方所包含药材的名称进行匹配，依据二者所包含相同药材的数量来确定二者之间的相似度，并依据该相似度的大小判断该两个药方是否相似。例如，该相似度可以为二者所包含相同药材的数量与一个药方所包含所有药材的数量之间的比例，则在该比例大于判定阈值时，认为该两个药方相似。
然而，发明人在实施例本发明的过程中发现，不同的药方在药材的名称方面往往具有较大的差距，即使对于功效相近的两个药方，二者在药材的名称方面也具有一定的差距；因此，在该判定阈值较大(如80％或者90％)时，将很难挖掘得到一个药方的相似药方，也即，现有方案中相似药方的覆盖率较低。而在该判定阈值较小(如50％)时，虽然能够挖掘得到一个药方的相似药方，但在两个药方之间存在较多的不同药材的情况下，若这些不同药材的功效等属性迥异，则该两个药方在实际应用中很难具备相似关系，因此现有方案中相似药方的准确率较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的药方处理方法、药方处理装置及用于药方处理的装置，本发明实施例能够提高相似药方的覆盖率和准确率。
为了解决上述问题，本发明公开了一种药方处理方法，包括：
确定待处理的两个药方；
分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；
输出所述两个药方之间的相似度。
可选地，所述确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，包括：
针对每个所述药方的属性集合，确定所述药方包括的每种药方属性特征的特征值和每种药材属性特征的特征值；
依据每个所述药方包括的所有药方属性特征的特征值和所有药材属性特征的特征值，分别构建每个药方的特征向量；
计算所述两个药方的特征向量之间的相似度，作为所述两个药方的属性集合之间的相似度。
可选地，通过如下步骤确定所述药方属性特征的特征值：
利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；
对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值。
可选地，所述利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分的步骤，包括：
通过查找各第一预置医药样本，判断各第一预置医药样本中是否出现所述药方的药方属性特征相关信息；
依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果。
可选地，所述依据所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果的步骤，包括：
当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数不超过第一阈值时，将对应的第一打分结果置为零；或者
当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数超过第一阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述对所述第一打分结果进行归一化的步骤，包括：
将所述第一打分结果与所述第一预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，通过如下步骤确定所述药方的药材属性特征的特征值：
确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；
对所述药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值。
可选地，所述确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的步骤，包括：
利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；
对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
可选地，所述利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分的步骤，包括：
通过查找各第二预置医药样本，判断各第二预置医药样本中是否出现所述药方所包含的各药材的药材属性特征相关信息；
依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果。
可选地，所述依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果的步骤，包括：
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数不超过第二阈值时，将对应的第二打分结果置为零；或者
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数超过第二阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述对所述第二打分结果进行归一化的步骤，包括：
将所述第二打分结果与所述第二预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，所述药材属性特征包括多个药材属性特征选项，所述确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的步骤，包括：
对所述药方所包含的各药材所对应多个药材属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
另一方面，本发明公开了一种药方处理装置，包括：
药方确定模块，用于确定待处理的两个药方；
属性集合获取模块，用于分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
相似度确定模块，用于确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；以及
相似度输出模块，用于输出所述两个药方之间的相似度。
可选地，所述相似度确定模块包括：
特征值确定子模块，用于针对每个所述药方的属性集合，确定所述药方包括的每种药方属性特征的特征值和每种药材属性特征的特征值；
特征向量构建子模块，用于依据每个所述药方包括的所有药方属性特征的特征值和所有药材属性特征的特征值，分别构建每个药方的特征向量；以及
相似度计算子模块，用于计算所述两个药方的特征向量之间的相似度，作为所述两个药方的属性集合之间的相似度。
可选地，所述特征值确定子模块包括：
第一打分子模块，用于利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；
第一归一化子模块，用于对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值。
可选地，所述第一打分子模块包括：
第一判断子模块，用于通过查找各第一预置医药样本，判断各第一预置医药样本中是否出现所述药方的药方属性特征相关信息；
第一结果获取子模块，用于依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果。
可选地，所述第一结果获取子模块包括：
第一获取单元，用于当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数不超过第一阈值时，将对应的第一打分结果置为零；或者
第二获取单元，用于当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数超过第一阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述第一归一化子模块包括：
第一比值获取单元，用于将所述第一打分结果与所述第一预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，所述特征值确定子模块包括：
确定单元，用于确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；
融合处理单元，用于对所述药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值。
可选地，所述确定单元包括：
第二打分子单元，用于利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；
第二归一化子单元，用于对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
可选地，所述第二归一化子单元包括：
判断单元，用于通过查找各第二预置医药样本，判断各第二预置医药样本中是否出现所述药方所包含的各药材的药材属性特征相关信息；
结果获取单元，用于依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果。
可选地，所述结果获取单元包括：
第三获取单元，用于当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数不超过第二阈值时，将对应的第二打分结果置为零；或者
第四获取单元，用于当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数超过第二阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述第二归一化子单元包括：
第二比值获取单元，用于将所述第二打分结果与所述第二预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，所述药材属性特征包括多个药材属性特征选项，所述确定单元包括：
加权平均处理子单元，用于对所述药方所包含的各药材所对应多个药材属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
再一方面，本发明公开了一种用于药方处理的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
确定待处理的两个药方；
分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；
输出所述两个药方之间的相似度。
本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例分别获取待处理的两个药方的属性集合，并确定该两个药方的属性集合之间的相似度，作为该两个药方之间的相似度；相对于现有方案将两个药方所包含药材的名称进行匹配，由于本发明实施例的属性集合能够表达更深层更丰富的信息，如本发明实施例中各药方的属性集合具体包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征，上述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，上述药材属性特征可包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种，故本发明实施例依据更深层更丰富的信息确定两个药方之间的相似度，能够提高药方之间相似度的准确度，在此基础上，本发明实施例可以为某药方挖掘出更合理、更准确的相似药方，因此能够提高相似药方的覆盖率和准确率。
附图说明
图1是本发明的一种药方处理方法实施例一的步骤流程图；
图2是本发明的一种药方处理方法实施例二的步骤流程图；
图3是本发明的一种药方处理方法实施例三的步骤流程图；
图4是本发明的一种药方处理装置实施例的结构框图；
图5是本发明的一种用于药方处理的装置900的框图；及
图6是本发明的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
方法实施例一
参照图1，示出了本发明的一种药方处理方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101、确定待处理的两个药方；
步骤102、分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征可以包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
步骤103、确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；
步骤104、输出所述两个药方之间的相似度。
本发明实施例提供了一种药方处理方案，该方案可以分别获取待处理的两个药方的属性集合，并确定该两个药方的属性集合之间的相似度，作为该两个药方之间的相似度；相对于现有方案将两个药方所包含药材的名称进行匹配，由于本发明实施例的属性集合能够表达更深层更丰富的信息，如本发明实施例中各药方的属性集合具体包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征，上述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，上述药材属性特征可包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种，故本发明实施例依据更深层更丰富的信息确定两个药方之间的相似度，能够提高药方之间相似度的准确度，在此基础上，本发明实施例可以为某药方挖掘出更合理、更准确的相似药方，因此能够提高相似药方的覆盖率和准确率。
本发明实施例可以应用于任意的需要使用药方之间相似度的应用场景。例如，本发明实施例可以应用于中医药数据库的应用场景，用于挖掘中医药数据库中各药方之间的例如相似度的内在联系。或者，本发明实施例可以应用于医药相关网站、医药相关APP(应用程序，Application)等具有药方处理功能的应用程序场景中，这些应用程序可以向用户提供药方之间相似度的查询服务，也即，在用户输入两个药方的信息(例如两个药方的名称)时，这些应用程序可以输出该两个药方之间的相似度；或者，这些应用程序可以向用户提供某药方的相似药方的查询服务，也即，在用户输入某药方的信息(例如某药方的名称)时，这些应用程序可以输出该药方的相似药方，可选地还可以输出该药方及其相似药方之间的相似度，或者，还可以输出该药方及其相似药方各自的属性集合以供用户查看，用户在获得该属性集合后，可以更清晰便捷地掌握两个药方的关键异同信息。可以理解，本发明实施例对于具体的应用场景不加以限制。
当应用于具有药方处理功能的应用程序场景中，本发明实施例应用于客户端与服务器对应的应用环境中，其中，客户端与服务器可以位于有线或无线网络中，通过该有线或无线网络，客户端与服务器进行数据交互。可选地，本发明实施例的药方处理方案所包含的步骤可由客户端和/或服务器执行，例如，当客户端的运算性能不足时，可由服务器来执行具体的运算；当客户端的运算性能充足时，可由客户端或者服务器来执行具体的运算，其中，由服务器来执行具体的运算，能够节省客户端所处智能终端的内存等资源，提高智能终端的待机时间。
具体地，客户端可以运行在智能终端上，上述智能终端具体可以包括但不限于：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，Moving PictureExperts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准音频层面4，MovingPicture Experts Group Audio LayerIV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。
在实际应用中，客户端可以通过预置接口获取用户输入的一个药方的信息或两个药方的信息。其中，当用户输入一个药方的信息时，可以从例如中医药数据库中查找需要比对的另一药方的信息，由此可以得到待处理的两个药方。当用户输入两个药方的信息时，可以将该两个药方作为待处理的两个药方。可以理解，上述待处理的两个药方的确定方式只是作为示例，实际上，本领域技术人员可以根据实际应用需求采用其他确定方式，例如，科研教学人员从中医药数据库中选择待处理的P(P大于2)个药方，而本发明实施例可以从该P个药方中选择两两药方的组合，以确定两两药方之间的相似度等，本发明实施例对待处理的两个药方的具体确定方式不加以限制。
在本发明的一种应用示例中，假设待处理的两个药方分别为“小柴胡汤”和“大柴胡汤”，假设“小柴胡汤”的药材组成为：“柴胡”、“黄芩”、“人参”、“半夏”、“甘草”、“生姜”、“大枣”，“大柴胡汤”的药材组成为：“柴胡”、“黄芩”、“白芍”、“半夏”、“生姜”、“积实”、“大枣”、“大黄”，则若利用现有方案将两个药方所包含药材的名称进行匹配，则得到二者所包括的相同药材为：“柴胡”、“黄芩”、“半夏”、“生姜”、“大枣”，该相同药材的数量(5)与药方“大柴胡汤”所包含所有药材的数量(8)之间的比例仅仅为62.5％，则在所采用的判定阈值大于62.5％时，将认为“小柴胡汤”和“大柴胡汤”不相似。
而本发明实施例可以依据药方属性特征、以及药方的药材属性特征组成的属性集合，准确地得到两个药方之间的相似度。
其中，该药方属性特征能够在药方层面表达更深层更丰富的信息，以药方属性特征所包括的主治特征为例，“大柴胡汤”的主治特征为：治疗少阳未解、阳明化热之证，“小柴胡汤”的主治特征为：治疗少阳、妇人热入血室、经水适断、寒热发作之症；以医药属性特征所包括的功效特征为例，“大柴胡汤”的功效特征包括：和解少阳、内泻热结等，“小柴胡汤”的功效特征包括：和解少阳、和胃降逆、扶正祛邪等。经比较可知，“大柴胡汤”和“小柴胡汤”在主治特征和功效特征方面具有较高的相似度。
该药方的药材属性特征能够在药材层面表达更深层更丰富的信息，以该药材属性特征包括的药性特征为例，除了“大柴胡汤”和“小柴胡汤”所包括的相同药材之外，“大柴胡汤”所包括的不同药材{积实，大黄，白芍}与“小柴胡汤”所包括的不同药材{人参，甘草}在药性、功效等方面具有一些不同，例如，“大黄”的药性为“寒”，而“甘草”的药性为“温”，这样，可以对二者所包括的相同药材的药材属性特征和不同药材的药材属性特征进行融合，以得到二者在药材层面的综合相似度。
本发明实施例的药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种。
其中，药方的归类可用于表示药方的类别，可选地，本领域技术人员可以根据实际应用需求对药方进行分类，例如，可以将药方划分为解表、和解、清热、温里、补益、固涩、安神、开窍、理气、理血、治风、治燥、祛湿、祛痰、消食、驱虫、涌吐等18个类别。
药方的功效表示药方能够获得的预期效果，一般而言，药方功效有41种，具体包括：解表、清热、泻火、燥湿、解毒、凉血、泻下、祛风、除湿、化湿、利水、渗湿、通淋、退黄、温中、理气、消食、杀虫、止血、活血、化痰、止咳、平喘、安神、平肝、息风、开窍、补气、补阳、补血、补阴、止汗、敛肺、涩肠、固精、缩尿、止带、涌吐、止痒、拔毒、生肌。
药方的主治表示药方主要治疗的症状或者病状。
药方是否经方具体为该药方是否为经典药方，例如，《伤寒论》和《金匮要略》中记载有283个经典药方，则可以通过查找《伤寒论》和《金匮要略》，根据查找结果判断某药方是否在《伤寒论》和《金匮要略》中存在，若是，则该药方为经方，否则为非经方，当然，《伤寒论》和《金匮要略》记载的药方只是作为预置医药样本的示例，实际上，《本草纲目》等书籍中记载的药方也在本发明实施例的预置医药样本的保护范围之内。
药方的通用性可用于表示药方是否常见，例如，中医药数据库中可以记载有常见的药方，则可以通过查找该中医药数据库确定药方的通用性。
本发明实施例的药材属性特征可以包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种。
其中，药性可用于表示药材的性质，如寒性、凉性、温性和热性等。
药味可用于表示药材的味道，如苦、微苦、甜、微甜、辛、辣等。
归经可用于表示药材作用的定位，就是把药材的作用与人体的脏腑经络密切联系起来，以说明药材作用对机体某部分的选择性，从而为临床辩证用药提供依据。可选地，归经可以包括十四正经：心、肝、脾、肺、肾、三焦、命门、膀胱、大肠、小肠、胃、胆、任、督。
药材的功效与药方的功效类似，一般也是上述的41种功效，药材通用性与药方的通用性类似，在此不做赘述，相互参照即可。
用药部位可用于表示药材的取用部位，比如根，花、叶、茎、子、果、皮等。
本申请实施例中，步骤103所述的确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，可以包括：针对每个药方的属性集合，确定所述药方包括的每种药方属性特征的特征值和每种药材属性特征的特征值；依据每个药方包括的所有药方属性特征的特征值和所有药材属性特征的特征值，分别构建每个药方的特征向量；计算所述两个药方的特征向量之间的相似度，作为所述两个药方的属性集合之间的相似度。
具体的，对于药方的属性集合而言，其包括的每种药方属性特征和每种药材属性特征均是该属性集合的元素，每个元素都可以具有对应的取值(简称为特征值)，则所有元素的特征值可以组成对应的特征向量，故可以计算两个药方的特征向量之间的相似度，作为两个属性集合之间的相似度。其中，可以采用任意的相似度度量方法计算两个药方的特征向量之间的相似度，例如，上述相似度度量方法可以包括：余弦距离、欧式距离、杰卡德距离等。其中，余弦距离可以用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。
假设两个药方的属性集合分别为A和B，假设A＝{a1,a2,a3,,,,an}，B＝{b1,b2,b3,,,,bn}，其中，为了保证相似度的精准度，属性集合中编号相同的元素对应相同的属性特征，例如，a1和b1均对应药方的主治特征，a2和b2均对应药方的是否经方特征，a3和b3均对应药材的药性特征等，则A和B之间的余弦距离可以表示为：
在本发明的一种应用示例中，步骤103得到的sim(小柴胡汤，大柴胡汤)＝0.67，similar(小柴胡汤，葛根芩连汤)＝0.38，similar(大柴胡汤，黄连解毒汤)＝0.29，sim(葛根芩连汤，黄连解毒汤)＝0.51。该相似度表明，“小柴胡汤”和“大柴胡汤”更为接近，“葛根芩连汤”和“黄连解毒汤”更为接近。
在步骤103计算得到所述两个药方之间的相似度后，步骤104可以在步骤103对应的计算设备上将该相似度输出，也可以将该相似度发送给其他计算设备，以使其他计算设备的用户查看该相似度。例如，若步骤103通过服务器计算得到两个药方之间的相似度，则步骤104可通过服务器向客户端发送该相似度，以使客户端对该相似度进行展现。
下面对药方属性特征的特征值和药方的药材属性特征的特征值的获取过程进行说明。
1)药方属性特征的特征值的获取过程
对于某种药方属性特征，其可以包括多个药方属性特征选项，则可以针对各药方属性特征选项预置对应的特征值，这样，当能够确定唯一的药方属性特征选项时，即可将所确定的药方属性特征选项所对应的特征值预置结果作为药方属性特征的特征值。如归类的每个类别、功效中的每一种功效、主治的每个症状、是否经方和通用性，都可以包括：是和否两个特征选项，则可以针对特征选项“是”预置特征值为1，针对特征选项“否”预置特征值为0等。例如，若确定某药方属于某个类别，则该药方的该类别对应的特征值为1，否则，若确定该药方不属于某个类别，则该药方的该类别对应的特征值为0。
在本发明的一种可选实施例中，除了针对各药方属性特征选项预置对应的特征值之外，还可以通过如下步骤确定所述药方属性特征的特征值：利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值。上述第一打分的原理为，借助第一预置医药样本对药方属性特征进行投票，若第一预置医药样本中出现某药方属性特征的相关信息，则对该药方属性特征进行投票计分，由于上述第一打分结果是基于第一预置医药样本的统计分析得到的，故依据该第一打分结果可以得到客观和精确的特征值。可选地，上述第一预置医药样本具体可以包括：《伤寒论》和《金匮要略》等，可以理解，与药方相关的医药样本均在本发明实施例的第一预置医药样本的保护范围之内。
可选地，上述利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分的步骤，具体可以包括：通过查找各预置医药样本，判断各第一预置医药文本中是否出现所述药方的药方属性特征相关信息；依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果。上述药方属性特征相关信息具体可以包括：药方的名称、药方的类别、药方的功效等。以药方属性特征为是否经方为例，可以判断各第一预置医药文本中是否出现所述药方的名称，若是则可以将是否经方的出现次数加1。以药方属性特征为功效为例，可以判断各第一预置医药文本中是否出现药方的某种功效，若是则可以将某种功效的出现次数加1。最终，可以依据药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到药方属性特征的第一打分结果。
可选地，上述依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果的步骤，具体可以包括：
当所述药方的药方属性特征在所有预置医药样本中的出现次数不超过第一阈值时，将对应的第一打分结果置为零；或者
当所述药方的药方属性特征在所有预置医药样本中的出现次数超过第一阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
当出现次数不超过第一阈值时，说明出现次数过少，故可以对出现次数进行忽略不计，将对应的第一打分结果置为零。或者，当出现次数超过第一阈值时，可以考虑对应的出现次数。例如，某药方的名称在所有第一预置医药样本中的出现次数为8，则将是否经方的第一打分结果置为8。其中，上述第一阈值可由本领域技术人员依据时间应用需求确定，例如，上述第一阈值与第一预置医药样本的总数的比值可以为较小的数，如0.1或者0.05等，可以理解，本发明实施例对于具体的第一阈值不加以限制。
本发明实施例中，不同的药方属性特征往往具有不同的量纲和量纲单位，故为了消除不同的药方属性特征之间的量纲影响，本发明实施例可以对第一打分结果进行归一化处理，以使各药方属性特征处于同一数量级。
可选地，上述对所述第一打分结果进行归一化的步骤，具体可以包括：将所述第一打分结果与所述第一预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。例如，第一打分结果为8，第一预置医药样本的总数为10，则相应的归一化结果为0.8。
当然，上述归一化处理方式只是作为可选实施例，实际上本领域技术人员可以根据实际应用需求采用其他归一化处理方式，如离差标准化方式等，该离差标准化方式可以将所有第一打分结果中的最大值与所有第一打分结果中的最小值的差值作为分母，将第一打分结果的当前值与所有第一打分结果中的最小值的差值作为分子，最终将分子与分母的比值作为归一化结果。
2)药方的药材属性特征的特征值的获取过程
药方的药材属性特征也即药方所包含的所有药材所确定的药材属性特征。可选地，确定药方的药材属性特征的特征值的过程可以包括：确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；对所述药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值。其中，上述融合处理可以以药材属性特征为单位对所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合。例如，“大柴胡汤”包括：“柴胡”、“黄芩”、“白芍”、“半夏”、“生姜”、“积实”、“大枣”、“大黄”等8个药材，每个药材都包括药性这一药材属性特征，则可对8个药材的药性的特征值进行融合处理。可选地，上述融合处理的方法具体可以包括：基于统计的方法或者基于信息论的方法，例如，上述基于统计的方法具体可以包括：加权平均处理方法等，其中，各药材对应的权重可以相同或者不同，可以理解，本领域技术人员可以根据实际应用需求确定各药材对应的权重，本发明实施例对于药材对应的具体权重不加以限制。
对于药材所对应的某种药材属性特征，其可以包括多个药材属性特征选项，则可以针对各药材属性特征选项预置对应的特征值。预置的各药材属性特征选项的特征值可以在能够确定唯一的药材属性特征选项时，直接作为药材属性特征的特征值，也可以作为多个药材属性特征选项的加权平均处理的依据。例如，对于药性这个药材属性特征，其可以包括：寒性、凉性、平性、温性和热性等多个药材属性特征选项，则可以预置寒性的药材属性特征选项为0，热性的药材属性特征选项为1，凉性和温性的药材属性特征选项均为0.5，平性的药材属性特征选项为0.2等。又如，针对归经这个药材属性特征的每一个属性(如心、肝、脾、肺、肾、三焦、命门、膀胱、大肠、小肠、胃、胆、任、督中的任一)，都可以包括：是和否两个特征选项，则可以针对特征选项“是”预置特征值为1，针对特征选项“否”预置特征值为0等；例如，若某药材的归经包括“肺”，则“肺”这一属性对应的特征值为1，否则，若该药材的归经不包括“肺”，则“肺”这一属性对应的特征值为0等。
在本发明的一种可选实施例中，除了针对各药材属性特征选项预置对应的特征值之外，还可以通过如下方式确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值：
利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；
对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
上述第二打分的原理具体为，借助第二预置医药样本对各药材的药材属性特征进行投票，若第二预置医药样本中出现某药材属性特征的相关信息，则对该药材属性特征进行投票计分，由于上述第二打分结果是基于第二预置医药样本的统计分析得到的，故依据该第二打分结果可以得到客观和精确的特征值。可选地，上述第二预置医药样本具体可以包括：《雷公炮制药性录》、《本草经解》、《长沙药解》等，可以理解，与药材相关的医药样本均在本发明实施例的第二预置医药样本的保护范围之内。
可选地，上述利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分的步骤，具体可以包括：通过查找各第二预置医药样本，判断各第二预置医药样本中是否出现所述药方所包含的各药材的药材属性特征相关信息；依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果。上述药材属性特征相关信息具体可以包括：药材的名称、药材的功效、药材的归经、药材的药性等。以药材属性特征为归经为例，可以判断各第二预置医药文本中是否出现所述药方的名称及相关的归经特征介绍，若是则可以将归经特征的出现次数加1。以药材属性特征为功效为例，可以判断各第二预置医药文本中是否出现药材的某种功效，若是则可以将某种功效的出现次数加1。最终，可以依据药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到药材属性特征的第一打分结果。
可选地，上述依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果的步骤，具体可以包括：
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数不超过第二阈值时，将对应的第二打分结果置为零；或者
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数超过第二阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
当出现次数不超过第二阈值时，说明出现次数过少，故可以对出现次数进行忽略不计，将对应的第二打分结果置为零。或者，当出现次数超过第二阈值时，可以考虑对应的出现次数。
在本发明的一种应用示例中，若对“大柴胡汤”中“大黄”的归经特征进行投票计分，假设《雷公炮制药性录》中关于“大黄”记录的归经特征包括：胃、心、大肠、肝，《本草经解》中关于“大黄”记录的归经特征包括：心、胃、小肠、三焦，《长沙药解》中关于“大黄”记录的归经特征包括：胃、脾、肝等，则可以分别统计胃、心、大肠、小肠、肝、心、三焦等归经特征在所有第二预置医药样本中的出现次数。经统计得知，大肠、小肠的出现次数过少，故可以忽略，也即将其对应的第二打分结果置为零。其中，上述第二阈值可由本领域技术人员依据时间应用需求确定，例如，上述第二阈值与第二预置医药样本的总数的比值可以为较小的数，如0.1或者0.05等，可以理解，本发明实施例对于具体的第二阈值不加以限制。
本发明实施例中，不同的药材属性特征往往具有不同的量纲和量纲单位，故为了消除不同的药材属性特征之间的量纲影响，本发明实施例可以对第二打分结果进行归一化处理，以使各药材属性特征处于同一数量级。
可选地，上述对所述第二打分结果进行归一化的步骤，具体可以包括：将所述第二打分结果与所述第二预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。例如，对于药材“柴胡”，归经“胆”的第二打分结果为10，第二预置医药样本的总数为10，则相应的归一化结果为1。
当然，上述归一化处理方式只是作为可选实施例，实际上本领域技术人员可以根据实际应用需求采用其他归一化处理方式，如离差标准化方式等，该离差标准化方式可以将所有第二打分结果中的最大值与所有第二打分结果中的最小值的差值作为分母，将第二打分结果的当前值与所有第二打分结果中的最小值的差值作为分子，最终将分子与分母的比值作为归一化结果。
在本发明的一种可选实施例中，所述药材属性特征可以包括多个药材属性特征选项，则上述确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的步骤，具体可以包括：对所述药方所包含的各药材所对应多个药材属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
可选地，各药材属性特征选项的特征值可通过预置得到，各药材属性特征选项的权重可通过预置或者统计得到，例如，可以将第二打分结果与第二预置医药样本的总数的比值作为药材属性特征选项的权重。在本发明的一种应用示例中，对于药性这个药材属性特征，假设通过预置方式得到的寒性、凉性、平性、温性和热性等多个药材属性特征选项的特征值分别为0、0.5、0.2、0.5和1，假设第二预置医药样本的总数为100，假设对于药材“半夏”而言，假设该100个样本中有60个样本投票了“温性”，假设该100个样本中有40个样本投票了“热性”，则对应的加权平均处理过程可以为：0.5*60/100+1*40/100＝0.7。
可选地，各药材属性特征选项的特征值还可通过查找得到。以价格这个药材属性特征为例，可通过查询医药网站、电商网站、医书等资源得到药材的多种价格，并对该多种价格进行加权平均处理。
在本发明的一种可选实施例中，可以预先建立药材属性模型，该药材属性模型可用于存储药材、药材属性特征及各药材属性特征的特征值；所述药材属性特征具体可以包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位。这样，在药方处理过程中，可以依据待处理的两个药方所包含的药材，在该药材属性模型中进行查找，以得到对应的药材属性特征及特征值。相对于通过在线方式获取药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值，上述通过查找药材属性模型的方式获取药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值，能够提高药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的获取效率。
参照表1，示出了本发明的一种药材属性模型所存储药材属性特征及其特征值的示例，表1中仅以“黄岑”、“柴胡”、“黄连”、“半夏”四种药材为例进行说明。表1中示出的药材属性特征具体可以包括：药性、药味(苦、辛)、归经(肺、肝、胆、心)、价格、功效(清热、补气、解表、燥湿)，可以理解，本领域技术人员可以根据实际应用需求，采用所需的药材属性特征。
表1
| 药材 | 药性 | 苦 | 辛 | 肺 | 肝 | 胆 | 心 | 价格 | 清热 | 补气 | 解表 | 燥湿 |
| 黄芩 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0.3 | 1 | 0 | 0 | 0.7 |
| 柴胡 | 0.2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0.8 | 0.3 | 0 | 0.6 | 0 |
| 黄连 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 半夏 | 0.7 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
可选地，本发明实施例还可以依据药材属性模型存储的内容，计算任意的两个药材之间的相似度，从而可以挖掘一个药材的相似药材。任意两个药材之间的相似度的计算过程可以包括：确定待处理的两个药材；通过查找药材属性模型，获取该两个药材的药材属性集合；确定该两个药材的药材属性集合之间的相似度，作为所述两个药材之间的相似度。由于上述药材属性集合中可以包括药材的尽可能多的深层信息，故能够提高相似药材的覆盖率和准确率。
并且，依据本发明实施例挖掘出相似药材，在科研教学上可以探索更多有用的小品种药材，同时也可以让中药学更完善，更简单；在临床上可以让更多的小品种药材普及起来，发挥各地方当地药材的优点；同时相似药材的挖掘可以为相似药方做铺垫，可以对目前三十余万种古代药方做更科学合理的归类由于药材属性集合。
在本发明的另一种可选实施例中，可以预先建立药方属性模型，该药方属性模型可用于存储药方、药方属性特征及其特征值、药材属性特征及其特征值。这样，在药方处理过程中，可以依据待处理的各药方，在该药方属性模型中进行查找，以得到对应的药方属性特征及特征值、药材属性特征及其特征值。相对于通过在线方式获取药方属性特征及其特征值、药材属性特征及其特征值，上述通过查找药方属性模型的方式，能够提高药方属性特征及其特征值、及药材属性特征及其特征值的获取效率。
参照表2，示出了本发明的一种药方属性模型所存储药方属性特征及其特征值、以及药材属性特征及其特征值的示例，表2中仅以“小柴胡汤”、“大柴胡汤”、“葛根芩连汤”、“黄连解毒汤”四个药方为例进行说明。表2中示出的药方属性特征具体可以包括：是否经方，表2中示出的药材属性特征具体可以包括：药性、归经(胆、胃)、功效(止呕、涩肠、解表)，可以理解，本领域技术人员可以根据实际应用需求，采用所需的药方属性特征和药材属性特征。
表2
参照图2，示出了本发明的一种建立药方属性模型的方法的步骤流程图，具体可以可以包括如下步骤：
步骤201、针对预置药方，确定需要采用的药方属性特征和药材属性特征；
该预置药方可以为任意的药方，例如，其可以中医药数据库中的药方，也可以为需要挖掘内在联系的药方，本发明实施例对于具体的预置药方不加以限制。
步骤202、利用第一预置医药样本对步骤201确定的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；
步骤203、对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值保存在药方属性模型中；
步骤204、依据该预置药方所包含的药材，在药材属性模型中进行查找，以得到该预置药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；
此处的各药材所对应药材属性特征可由步骤201确定，通常药材属性模型记录有M个药材属性特征，步骤201确定得到N个药材属性特征，则N≤M。
可选地，建立药材属性模型的过程可以包括：利用第二预置医药样本对预置药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为预置药材所对应药材属性特征的特征值保存在药材属性模型中。或者，建立药材属性模型的过程可以包括：对所述预置药材所对应多个药方属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为预置药材所对应药材属性特征的特征值保存在药材属性模型中。上述预置药材可以为中医药数据库或者医药相关书籍中记载的药材，本发明实施例对于具体的预置药材不加以限制。
步骤205、对该预置药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值保存在药方属性模型中。
可以理解，图2建立药方属性模型的过程只是作为可选实施例，实际上，药方属性模型中所保存的药方属性特征的特征值和药材属性特征的特征值还可以通过预置得到。
综上，本发明实施例的药方处理方法，分别获取待处理的两个药方的属性集合，并确定该两个药方的属性集合之间的相似度，作为该两个药方之间的相似度；相对于现有方案将两个药方所包含药材的名称进行匹配，由于本发明实施例的属性集合能够表达更深层更丰富的信息，如本发明实施例中各药方的属性集合具体包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征，上述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性，上述药材属性特征可包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位，故本发明实施例依据更深层更丰富的信息确定两个药方之间的相似度，能够提高药方之间相似度的准确度，在此基础上，本发明实施例可以为某药方挖掘出更合理、更准确的相似药方，因此能够提高相似药方的覆盖率和准确率。
方法实施例二
本发明实施例在图1所示方法实施例一的基础上，还可以挖掘某药方的加减方，参照图3，示出了本发明的一种药方处理方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤301、针对目标药方，确定其对应的备选相似药方；
步骤302、分别获取上述目标药方及其对应备选相似药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征，所述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征可以包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
步骤303、确定上述目标药方及其对应备选相似药方的属性集合之间的相似度，作为上述目标药方及其对应备选相似药方之间的相似度；
步骤304、依据上述目标药方及其对应备选相似药方之间的相似度，确定上述目标药方的相似药方；
步骤305、获取上述目标药方及其对应相似药方之间的公共药材和不同药材；
步骤306、分别获取上述相似药方所包含不同药材的相似药材；
步骤307、对上述公共药材和上述相似药材进行组合，以得到该目标药方的加减方。
在实际应用中，目标药方可用于表示具有加减方获取需求的药方。步骤304可以从备选相似药方中选择相似度超出第一相似度阈值的药方，作为相似药方。例如，可以针对目标药方“大柴胡汤”挖掘出对应的相似药方“小柴胡汤”。
可选地，步骤305获取上述目标药方及其对应相似药方之间的公共药材和不同药材的过程可以包括：通过查找药材属性模型，获取各不同药材与其他药材这两个药材的药材属性集合；确定该两个药材的药材属性集合之间的相似度，作为所述两个药材之间的相似度。进一步，可以从其他药材中选择相似度超出第二相似度阈值的药方，作为相似药材。例如，可以为相似药方“小柴胡汤”中的药材“人参”挖掘得到对应的相似药材“党参”。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的运动动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的运动动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的运动动作并不一定是本发明实施例所必须的。
装置实施例
参照图4，示出了本发明的一种药方处理装置实施例的结构框图，具体可以包括：药方确定模块401、属性集合获取模块402、相似度确定模块403和相似度输出模块404。
药方确定模块401，用于确定待处理的两个药方；
属性集合获取模块402，用于分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征可以包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征可以包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
相似度确定模块403，用于确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；以及
相似度输出模块404，用于输出所述两个药方之间的相似度。
可选地，所述相似度确定模块403具体可以包括：
特征值确定子模块，用于针对每个所述药方的属性集合，确定所述药方包括的每种药方属性特征的特征值和每种药材属性特征的特征值；
特征向量构建子模块，用于依据每个所述药方包括的所有药方属性特征的特征值和所有药材属性特征的特征值，分别构建每个药方的特征向量；以及
相似度计算子模块，用于计算所述两个药方的特征向量之间的相似度，作为所述两个药方的属性集合之间的相似度。
可选地，所述特征值确定子模块可以包括：
第一打分子模块，用于利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；
第一归一化子模块，用于对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值。
可选地，所述第一打分子模块可以包括：
第一判断子模块，用于通过查找各第一预置医药样本，判断各第一预置医药样本中是否出现所述药方的药方属性特征相关信息；
第一结果获取子模块，用于依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果。
可选地，所述第一结果获取子模块可以包括：
第一获取单元，用于当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数不超过第一阈值时，将对应的第一打分结果置为零；或者
第二获取单元，用于当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数超过第一阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述第一归一化子模块可以包括：
第一比值获取单元，用于将所述第一打分结果与所述第一预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，所述特征值确定子模块包括：
确定单元，用于确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；
融合处理单元，用于对所述药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值。
可选地，所述确定单元可以包括：
第二打分子单元，用于利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；
第二归一化子单元，用于对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
可选地，所述第二归一化子单元可以包括：
判断单元，用于通过查找各第二预置医药样本，判断各第二预置医药样本中是否出现所述药方所包含的各药材的药材属性特征相关信息；
结果获取单元，用于依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果。
可选地，所述结果获取单元可以包括：
第三获取单元，用于当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数不超过第二阈值时，将对应的第二打分结果置为零；或者
第四获取单元，用于当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数超过第二阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
可选地，所述第二归一化子单元可以包括：
第二比值获取单元，用于将所述第二打分结果与所述第二预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
可选地，所述药材属性特征包括多个药材属性特征选项，所述确定单元可以包括：
加权平均处理子单元，用于对所述药方所包含的各药材所对应多个药材属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于药方处理的装置900的框图。例如，装置900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图5，装置900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电源组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。
处理组件902通常控制装置900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件906为装置900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动运动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当装置900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为装置900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测装置900或装置900一个组件的位置改变，用户与装置900接触的存在或不存在，装置900方位或加速/减速和装置900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件916还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器904，上述指令可由装置900的处理器920执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由智能终端的处理器执行时，使得智能终端能够执行一种药方处理方法，所述方法包括：确定待处理的两个药方；分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；输出所述两个药方之间的相似度。
图6是本发明的一些实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processingunits，CPU)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。
服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上对本发明所提供的一种药方处理方法、一种药方处理装置和一种用于药方处理的装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (14)
1.一种药方处理方法，其特征在于，包括：
确定待处理的两个药方；
分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；
输出所述两个药方之间的相似度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，包括：
针对每个所述药方的属性集合，确定所述药方包括的每种药方属性特征的特征值和每种药材属性特征的特征值；
依据每个所述药方包括的所有药方属性特征的特征值和所有药材属性特征的特征值，分别构建每个药方的特征向量；
计算所述两个药方的特征向量之间的相似度，作为所述两个药方的属性集合之间的相似度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下步骤确定所述药方属性特征的特征值：
利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分，以得到对应的第一打分结果；
对所述第一打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为所述药方属性特征的特征值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用第一预置医药样本对所述药方的药方属性特征进行第一打分的步骤，包括：
通过查找各第一预置医药样本，判断各第一预置医药样本中是否出现所述药方的药方属性特征相关信息；
依据所述药方的药方属性特征相关信息在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数，得到所述药方的药方属性特征的第一打分结果的步骤，包括：
当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数不超过第一阈值时，将对应的第一打分结果置为零；或者
当所述药方的药方属性特征在所有第一预置医药样本中的出现次数超过第一阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一打分结果进行归一化的步骤，包括：
将所述第一打分结果与所述第一预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下步骤确定所述药方的药材属性特征的特征值：
确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值；
对所述药方所包含的所有药材所对应药材属性特征的特征值进行融合处理，并将相应的融合处理结果作为所述药方的药材属性特征的特征值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的步骤，包括：
利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分，以得到对应的第二打分结果；
对所述第二打分结果进行归一化，并将相应的归一化结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述利用第二预置医药样本对所述药方所包含的各药材的药材属性特征进行第二打分的步骤，包括：
通过查找各第二预置医药样本，判断各第二预置医药样本中是否出现所述药方所包含的各药材的药材属性特征相关信息；
依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述依据所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数，得到所述各药材的药材属性特征的第二打分结果的步骤，包括：
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数不超过第二阈值时，将对应的第二打分结果置为零；或者
当所述各药材的药材属性特征相关信息在所有第二预置医药样本中的出现次数超过第二阈值时，将所述出现次数作为对应的第一打分结果。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述第二打分结果进行归一化的步骤，包括：
将所述第二打分结果与所述第二预置医药样本的总数的比值，作为对应的归一化结果。
12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述药材属性特征包括多个药材属性特征选项，所述确定所述药方所包含的各药材所对应药材属性特征的特征值的步骤，包括：
对所述药方所包含的各药材所对应多个药材属性特征选项的特征值进行加权平均处理，并将相应的加权平均结果作为各药材所对应药材属性特征的特征值。
13.一种药方处理装置，其特征在于，包括：
药方确定模块，用于确定待处理的两个药方；
属性集合获取模块，用于分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
相似度确定模块，用于确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；以及
相似度输出模块，用于输出所述两个药方之间的相似度。
14.一种用于药方处理的装置，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
确定待处理的两个药方；
分别获取所述两个药方的属性集合；各药方的属性集合包括：药方属性特征、以及药方的药材属性特征；所述药方属性特征包括：归类、功效、主治、是否经方和通用性中的至少一种，所述药材属性特征包括：药性、药味、归经、功效、主治、价格、药材通用性和用药部位中的至少一种；
确定所述两个药方的属性集合之间的相似度，作为所述两个药方之间的相似度；
输出所述两个药方之间的相似度。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180406 |
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