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改进的关联规则算法在慢性病数据挖掘中的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
        1.2.3 存在的主要问题第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
        1.3.1 研究路线第14页
        1.3.2 关键问题第14-15页
    1.4 论文结构第15-16页
第二章 相关技术与理论介绍第16-24页
    2.1 数据挖掘概述第16-20页
        2.1.1 数据挖掘的概念第16-17页
        2.1.2 数据挖掘的任务第17页
        2.1.3 数据挖掘的过程第17-19页
        2.1.4 数据挖掘的常用方法第19-20页
    2.2 关联规则介绍第20-22页
        2.2.1 关联规则概述第20-21页
        2.2.2 关联规则的分类第21页
        2.2.3 关联规则的应用第21-22页
    2.3 Logistic回归分析技术简介第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 关联规则及Apriori算法分析第24-36页
    3.1 关联规则研究第24-27页
        3.1.1 关联规则相关形式化定义第24-26页
        3.1.2 关联规则挖掘的原理第26页
        3.1.3 常见的关联规则挖掘算法第26-27页
    3.2 Apriori算法分析第27-33页
        3.2.1 Apriori算法思想第28-29页
        3.2.2 Apriori算法过程第29-31页
        3.2.3 Apriori算法实例第31-33页
    3.3 Apriori算法性能分析第33-34页
    3.4 Apriori算法优化方法概述第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 含有项目约束的Apriori算法改进第36-49页
    4.1 基于慢性病项目的约束第36-38页
    4.2 Apriori算法改进思想第38-44页
        4.2.1 矩阵相关优化策略第38-40页
        4.2.2 事先剪枝策略第40-41页
        4.2.3 改进算法的整体流程及实例第41-44页
    4.3 改进算法的实现第44-46页
    4.4 改进算法实验及性能分析评价第46-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第五章 慢性病医疗数据挖掘第49-66页
    5.1 数据表分析第49-52页
    5.2 慢性病关联规则获取的整体方案第52页
    5.3 数据预处理第52-58页
        5.3.1 数据预处理的任务第53-54页
        5.3.2 慢病数据的处理第54-55页
        5.3.3 数据离散化第55-56页
        5.3.4 关系数据库派生事务库第56-58页
    5.4 慢性病关联规则的获取第58-62页
        5.4.1 频繁项集以及关联规则的生成第58-61页
        5.4.2 加入相关度衡量标准第61-62页
    5.5 关联规则评估与解释第62-65页
        5.5.1 Logistic回归分析对比第62-63页
        5.5.2 规则解释第63-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第六章 慢性病数据挖掘系统的实现第66-72页
    6.1 系统概述与设计要求第66页
    6.2 整体架构与功能模块介绍第66-68页
    6.3 数据集成平台与开发环境第68-70页
        6.3.1 集成平台第68-69页
        6.3.2 开发工具与运行环境第69-70页
    6.4 关键部分实现第70-71页
    6.5 本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
    7.1 论文工作总结第72-73页
    7.2 存在的不足和今后工作展望第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士期间的学术成果第78-79页
致谢第79页

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