| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-18页 |
| 1.1 智慧医疗国内外现状 | 第9-11页 |
| 1.1.1 什么是智慧医疗 | 第9页 |
| 1.1.2 国内外智慧医疗的现状 | 第9-11页 |
| 1.2 云计算技术简介 | 第11-15页 |
| 1.2.1 云计算技术的国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 智慧医疗中云计算技术的应用 | 第14-15页 |
| 1.3 智慧医疗数据处理系统关键技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 智慧医疗数据采集技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 智慧医疗数据挖掘技术研究现状 | 第16页 |
| 1.3.3 智慧医疗数据访问展示技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于云计算的智慧医疗总体架构设计 | 第18-23页 |
| 2.1 总体架构介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 基于云计算智慧医疗数据处理系统 | 第19-21页 |
| 2.3 本文主要研究内容 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于云计算的数据采集系统 | 第23-36页 |
| 3.1 数据源 | 第23页 |
| 3.2 基于分布式消息队列的日志收集系统 | 第23-30页 |
| 3.3 基于Sqoop2的数据同步管道 | 第30-31页 |
| 3.4 数据采集部分试验结果 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于Hadoop的K项最频繁闭项集的挖掘算法研究 | 第36-49页 |
| 4.1 简介 | 第36-39页 |
| 4.1.1 FP-Growth算法的现有研究 | 第36-37页 |
| 4.1.2 FP-Growth算法原理 | 第37-39页 |
| 4.2 FP-Growth算法改进 | 第39-42页 |
| 4.3 基于Hadoop的并行FP-Growth实现 | 第42-46页 |
| 4.4 实验过程与实验结果 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 医疗数据处理系统的分布式缓存框架 | 第49-59页 |
| 5.1 简介 | 第49-50页 |
| 5.2 系统架构 | 第50-53页 |
| 5.3 系统设计 | 第53-55页 |
| 5.4 试验结果 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师简介 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |