| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状与挑战 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·面临的问题和挑战 | 第11-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 医保数据探索 | 第14-28页 |
| ·医保示例数据集 | 第14-15页 |
| ·数据汇总统计 | 第15-18页 |
| ·可视化数据探索 | 第18-25页 |
| ·OLAP和多维数据分析 | 第25-28页 |
| 第三章 医保数据挖掘 | 第28-43页 |
| ·医保数据挖掘任务和框架 | 第28-30页 |
| ·医保数据挖掘主要任务 | 第28-29页 |
| ·医保数据挖掘框架 | 第29-30页 |
| ·基于聚类的医保参保人细分模型 | 第30-36页 |
| ·客户关系管理 | 第30-31页 |
| ·参保人细分模型 | 第31-34页 |
| ·模型结果评估 | 第34-36页 |
| ·基于序列模式发现的就诊模式挖掘 | 第36-43页 |
| ·序列模式挖掘 | 第36-38页 |
| ·参保人就诊模式 | 第38-39页 |
| ·就诊模式挖掘 | 第39-43页 |
| 第四章 一种医保欺诈行为检测 | 第43-55页 |
| ·一致骗保行为 | 第43-44页 |
| ·一致行为问题定义 | 第44-46页 |
| ·一致行为挖掘算法 | 第46-53页 |
| ·频繁模式挖掘 | 第46-47页 |
| ·CBM(Consistent Behavior Mining) | 第47-50页 |
| ·MaxCBM | 第50-53页 |
| ·算法实验和验证 | 第53-55页 |
| 第五章 医保数据挖掘工具设计与实现 | 第55-64页 |
| ·通用数据挖掘工具 | 第55-56页 |
| ·面向医保数据挖掘工具 | 第56-57页 |
| ·系统设计与实现 | 第57-64页 |
| ·技术平台 | 第57页 |
| ·系统结构 | 第57-58页 |
| ·模块实现 | 第58-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·论文总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 硕士期间科研成果 | 第71页 |
| 参与的科研项目 | 第71-72页 |