冠心病中医诊疗临床数据的仓储和挖掘
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·相关领域 | 第12-15页 |
| ·关于中医 | 第12-13页 |
| ·相关领域研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文组织 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 数据仓库和 OLAP分析 | 第16-28页 |
| ·数据仓库介绍 | 第16页 |
| ·数据仓库中的数据组织 | 第16-19页 |
| ·粒度和数据分区 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第17-19页 |
| ·数据仓库的总体结构 | 第19-20页 |
| ·数据仓库的实现策略 | 第20-21页 |
| ·数据仓库中的数据分析工具 | 第21-22页 |
| ·OLAP分析 | 第22-25页 |
| ·OLAP的概念 | 第22-24页 |
| ·OLAP的基本操作 | 第24-25页 |
| ·OLAP系统的体系结构和分类 | 第25-26页 |
| ·OLAP与数据仓库 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 数据挖掘概述 | 第28-34页 |
| ·数据挖掘概述 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第28页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第28-29页 |
| ·KDD的处理过程 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘发展中存在的问题 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘临床医学研究中的应用 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 数据仓库解决方案与OLAP分析 | 第34-58页 |
| ·临床信息采集 | 第35-37页 |
| ·中医临床数据特点分析 | 第37-38页 |
| ·数据仓库的构建 | 第38-46页 |
| ·主题域分析 | 第38-40页 |
| ·数据仓库的粒度分析 | 第40页 |
| ·数据存储形式 | 第40-44页 |
| ·数据预处理 | 第44-46页 |
| ·数据仓库中的数据转换 | 第46页 |
| ·对数据仓库进行数据装载 | 第46页 |
| ·对数据仓库进行OLAP | 第46-52页 |
| ·数据分析模型选择 | 第47页 |
| ·OLAP查询生成 | 第47-49页 |
| ·分析主题内容的确定 | 第49-50页 |
| ·OLAP查询结果展示 | 第50-52页 |
| ·组合查询系统 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 关联规则挖掘算法及其改进 | 第58-68页 |
| ·关联规则介绍 | 第58-59页 |
| ·关联规则应用 | 第59-60页 |
| ·关联规则挖掘的经典算法 | 第60-62页 |
| ·Apriori算法 | 第60-61页 |
| ·经典算法的缺陷 | 第61-62页 |
| ·加权算法 | 第62-63页 |
| ·算法介绍 | 第62-63页 |
| ·算法 | 第63页 |
| ·改进算法描述 | 第63-67页 |
| ·改进的算法 | 第63-65页 |
| ·实验及实验评估 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·进一步的工作 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 研究生履历 | 第78页 |
