| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 数据挖掘简介 | 第12-16页 |
| 1.2.1 数据挖掘的概念 | 第12-13页 |
| 1.2.2 数据挖掘采取的分析方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 数据挖掘的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.2.4 数据挖掘的研究方向 | 第15-16页 |
| 1.3 数据挖掘的相关技术 | 第16-17页 |
| 1.4 研究现状 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的研究内容与组织结构 | 第18-20页 |
| 1.5.1 论文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5.2 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于关联规则的数据挖掘分析 | 第20-27页 |
| 2.1 挖掘数据间的关联规则 | 第20-23页 |
| 2.1.1 关联规则挖掘基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 关联规则挖掘算法的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 关联规则挖掘算法的应用 | 第22-23页 |
| 2.2 隐私保护挖掘算法分类： | 第23页 |
| 2.3 基于关联规则的隐私保护方法 | 第23-24页 |
| 2.4 隐藏敏感关联规则的算法 | 第24-26页 |
| 2.4.1 降低置信度隐藏敏感规则算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 降低支持度隐藏敏感规则算法 | 第25-26页 |
| 2.5 算法时间性能分析 | 第26-27页 |
| 第3章 基于关系数据库中的APRIORI算法的改进 | 第27-33页 |
| 3.1 APRIORI算法 | 第27-28页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 Apriori算法的缺陷 | 第28页 |
| 3.2 基于关系数据库的APRIORI算法改进 | 第28-30页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 挖掘频繁项目集 | 第30页 |
| 3.2.3 敏感数据的隐私保护 | 第30页 |
| 3.3 改进的APRIORI算法实现过程 | 第30-31页 |
| 3.4 实验及讨论 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 改进算法在临床诊疗信息挖掘中的应用 | 第33-47页 |
| 4.1 医院管理系统简介 | 第33-36页 |
| 4.1.1 医院管理系统的发展 | 第33-34页 |
| 4.1.2 开发医院管理系统的意义 | 第34-35页 |
| 4.1.3 系统体系结构 | 第35-36页 |
| 4.2 医院门诊系统简介 | 第36-37页 |
| 4.3 HLS中数据处理模型 | 第37-39页 |
| 4.4 医院管理系统中数据挖掘的应用 | 第39-42页 |
| 4.4.1 应用于医疗诊断 | 第40-41页 |
| 4.4.2 医院管理当中数据挖掘技术的应用 | 第41-42页 |
| 4.5 改进的挖掘算法在临床诊疗中的应用实例 | 第42-46页 |
| 4.5.1 构造患者就诊数据库表 | 第43-44页 |
| 4.5.2 改进的Apriori算法对临床诊疗信息的挖掘 | 第44-46页 |
| 4.6 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |