医疗保险数据分析和应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 医保数据的分析 | 第13页 |
| 1.2.2 转诊社交网络 | 第13-15页 |
| 1.2.3 随机游走模型和传染病传播模型 | 第15页 |
| 1.3 研究内容和主要贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关知识和技术 | 第18-26页 |
| 2.1 医疗保险 | 第18-19页 |
| 2.1.1 基本医疗保险 | 第18页 |
| 2.1.2 大病保险 | 第18-19页 |
| 2.2 转诊 | 第19-21页 |
| 2.2.1 国外医疗机构间转诊模式 | 第19-20页 |
| 2.2.2 国内转诊政策和转诊现状分析 | 第20-21页 |
| 2.3 统计分析 | 第21-22页 |
| 2.3.1 回归分析 | 第21-22页 |
| 2.4 社交网络 | 第22-24页 |
| 2.5 数据挖掘 | 第24-25页 |
| 2.5.1 数据挖掘技术简介 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 大病保险保障水平研究 | 第26-38页 |
| 3.1 医保数据的统计分析 | 第26-28页 |
| 3.1.1 住院费用统计分析 | 第26-27页 |
| 3.1.2 住院时间的统计分析 | 第27-28页 |
| 3.2 大病保险保障水平的影响因素研究 | 第28-35页 |
| 3.2.1 大病保险保障水平衡量方法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 大病保险保障水平的影响因素分析 | 第31-34页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 3.3 一种新型大病保险补偿方案的探索 | 第35-36页 |
| 3.3.1 大病保险保障水平的衡量指标和计算公式 | 第35页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 转诊网络的分析研究 | 第38-62页 |
| 4.1 转诊数据的筛选算法和分析 | 第38-41页 |
| 4.1.1 转诊数据筛选算法的提出 | 第38-39页 |
| 4.1.2 转诊数据统计分析 | 第39-41页 |
| 4.2 转诊社交网络 | 第41-46页 |
| 4.2.1 转诊网络的构建 | 第41-42页 |
| 4.2.2 社交网络分析应用在转诊行为中的提出 | 第42-45页 |
| 4.2.3 转诊社交网络的特征和变量的选择 | 第45-46页 |
| 4.3 转诊社交网络的社区发现研究 | 第46-52页 |
| 4.3.1 转诊社交网络的社区发现 | 第46-49页 |
| 4.3.2 SIS-RW算法的提出和验证 | 第49-52页 |
| 4.4 转诊社交网络中的数据分析应用研究 | 第52-59页 |
| 4.4.1 频繁序列挖掘 | 第53-55页 |
| 4.4.2 线性回归分析 | 第55-56页 |
| 4.4.3 分类预测 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 进一步工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第70页 |
