基于健康云平台的大数据分析服务方法
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第6页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第6-7页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第7-9页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第9-10页 |
| 2 数据采集与预处理 | 第10-18页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第10-15页 |
| 2.1.1 网络爬虫概述 | 第10-12页 |
| 2.1.2 分布式网络爬虫 | 第12-15页 |
| 2.2 数据融合方法与实现 | 第15-17页 |
| 2.2.1 协同演化融合方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 逻辑规则融合方法 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小节 | 第17-18页 |
| 3 疾病预测模型及方法研究 | 第18-29页 |
| 3.1 时间序列预测方法 | 第18-19页 |
| 3.2 LSTM算法 | 第19-23页 |
| 3.3 数据预处理 | 第23-26页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小节 | 第28-29页 |
| 4 医生推荐方法研究及实现 | 第29-45页 |
| 4.1 推荐算法介绍 | 第29-30页 |
| 4.2 算法设计与实现 | 第30-39页 |
| 4.2.1 RankSVM排序算法 | 第30-35页 |
| 4.2.2 选择性抽样 | 第35-36页 |
| 4.2.3 综合排序策略 | 第36页 |
| 4.2.4 基于相对属性学习的医生推荐算法 | 第36-39页 |
| 4.3 数据预处理 | 第39-42页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小节 | 第44-45页 |
| 5 系统设计与实现 | 第45-57页 |
| 5.1 需求分析 | 第45-46页 |
| 5.1.1 功能性需求 | 第45-46页 |
| 5.1.2 总体需求 | 第46页 |
| 5.1.3 非功能性需求 | 第46页 |
| 5.2 系统设计 | 第46-54页 |
| 5.2.1 系统框架 | 第46-47页 |
| 5.2.2 主要功能模块 | 第47-51页 |
| 5.2.3 数据库及接口设计 | 第51-54页 |
| 5.3 系统实现 | 第54-55页 |
| 5.4 系统测试 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小节 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
