| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 相关兴趣度的关联规则研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 关联规则在疾病上的应用研究现状与发展趋势 | 第11页 |
| 1.2.3 分布式计算框架Spark研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第15-24页 |
| 2.1 关联规则 | 第15-18页 |
| 2.1.1 关联规则概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 关联规则分类 | 第16-17页 |
| 2.1.3 关联规则挖掘步骤和性质 | 第17页 |
| 2.1.4 关联规则价值衡量的方法 | 第17-18页 |
| 2.1.5 关联规则存在的问题 | 第18页 |
| 2.2 分布式框架Spark技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 Spark架构的优势 | 第19页 |
| 2.2.2 Spark的RDD | 第19-21页 |
| 2.2.3 Spark的运行原理 | 第21-22页 |
| 2.2.4 Spark的运用过程 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于相关兴趣度的关联规则挖掘算法 | 第24-35页 |
| 3.1 算法的定义 | 第24-27页 |
| 3.1.1 相关兴趣度 | 第24-25页 |
| 3.1.2 关联兴趣度 | 第25-27页 |
| 3.2 算法的挖掘步骤 | 第27-28页 |
| 3.3 算法评价 | 第28-30页 |
| 3.4 实验分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 分布式算法设计与实现 | 第35-44页 |
| 4.1 分布式算法实现 | 第35-40页 |
| 4.1.1 算法I&ItemMine_AC的挖掘流程 | 第36-37页 |
| 4.1.2 分布式算法的实现步骤 | 第37-40页 |
| 4.2 实验验证 | 第40-43页 |
| 4.2.1 实验环境和条件 | 第40-41页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 急性炎症辅助诊断系统的设计与实现 | 第44-58页 |
| 5.1 数据采集及预处理 | 第44-47页 |
| 5.1.1 数据采集 | 第44-45页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第45-47页 |
| 5.2 系统模块架构 | 第47-49页 |
| 5.2.1 规则提取模块 | 第47-48页 |
| 5.2.2 可视化表达模块 | 第48页 |
| 5.2.3 模式匹配模块 | 第48-49页 |
| 5.3 系统实现 | 第49-51页 |
| 5.4 应用结果分析 | 第51-57页 |
| 5.4.1 数据源预处理 | 第51-54页 |
| 5.4.2 关联规则挖掘 | 第54-55页 |
| 5.4.3 可视化和结果分析 | 第55-56页 |
| 5.4.4 系统有效性验证 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
