Die Data-Mining-Technologie ist in den letzten Jahren eine sehr häufig verwendete Methode zur Erforschung der Akupunkturliteratur. Dieser Artikel fasst häufige Probleme in Forschungsarbeiten zum Data Mining in der Akupunkturliteratur zusammen, wie z. B. unzureichend rationale Forschungsziele, mangelnde methodische Strenge, ungleichmäßige Qualität der Originalquellen und unzureichende Ergebnisanalyse. Aus der Perspektive der Steigerung des praktischen Nutzens solcher Arbeiten werden Empfehlungen zur Themenwahl und zum Schreiben der Arbeiten gegeben, wie z. B. die klare Definition der zu lösenden praktischen klinischen Probleme, die Standardisierung des Designs, der Durchführung und Berichterstattung von Akupunkturstudien, die Verbesserung der Qualität der Originalquellen und die wissenschaftliche Analyse der Mining-Ergebnisse, mit dem Ziel, die Effizienz der Data-Mining-Technologie bei der Erforschung der Akupunkturliteratur und den praktischen Wert dieser Forschung zu erhöhen.

Akupunktur;Literaturforschung;Data Mining