| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展状况 | 第10-12页 |
| 1.3 本论文主要研究目的、研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.3 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘技术的介绍与应用 | 第14-27页 |
| 2.1 数据仓库的诞生与特点 | 第14-18页 |
| 2.1.1 数据仓库的诞生 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数据仓库的基本特点 | 第15页 |
| 2.1.3 数据仓库的组成 | 第15-16页 |
| 2.1.4 数据仓库与数据库的区别 | 第16-17页 |
| 2.1.5 数据仓库的设计分析 | 第17-18页 |
| 2.1.6 对于医学数据仓库建立的一些思考 | 第18页 |
| 2.2 数据挖掘的一般定义 | 第18-22页 |
| 2.2.1 数据挖掘的目标 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘的步骤 | 第20-22页 |
| 2.3 数据挖掘在医疗领域的应用 | 第22-24页 |
| 2.3.1 医学数据挖掘特点 | 第22页 |
| 2.3.2 医学数据挖掘的内容 | 第22-23页 |
| 2.3.3 医学数据挖掘的一般步骤 | 第23-24页 |
| 2.4 挖掘策略的选择 | 第24-25页 |
| 2.4.1 数据挖掘需求分析 | 第24-25页 |
| 2.4.2 确定数据挖掘方法 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于关联规则的医疗数据挖掘 | 第27-39页 |
| 3.1 关联规则分析法 | 第27页 |
| 3.2 关联规则的基本概念和定义 | 第27-29页 |
| 3.3 决定关联规则算法性能的主要因素 | 第29-30页 |
| 3.4 Apriori 算法 | 第30-31页 |
| 3.4.1 Apriori算法介绍 | 第30页 |
| 3.4.2 Apriori算法的缺点 | 第30-31页 |
| 3.5 基与Apriori的优化算法AprioriTid | 第31-32页 |
| 3.6 Apriori和AprioriTid算法分析比较 | 第32页 |
| 3.7 对AprioriTid算法的改进 | 第32-36页 |
| 3.7.1 算法改进理论依据 | 第32-33页 |
| 3.7.2 算法改进过程 | 第33-36页 |
| 3.7.3 改进后算法的时间复杂度与空间复杂度对比分析 | 第36页 |
| 3.8 改进后的AprioriTid算法与AprioriTid算法的实验效果比较 | 第36-39页 |
| 3.8.1 实验环境介绍 | 第36页 |
| 3.8.2 实验过程与分析 | 第36-39页 |
| 第四章 基于关联规则挖掘肝癌致病因素之间关系的实现 | 第39-45页 |
| 4.1 实验样本介绍 | 第39页 |
| 4.2 挖掘前的数据准备 | 第39-41页 |
| 4.3 实验过程与结果分析 | 第41-43页 |
| 4.4 实验结论 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第52页 |
