| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术在医学中的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 序列模式挖掘的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 推荐技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题研究内容及论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.3.1 课题研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第18-32页 |
| 2.1 数据挖掘的概述 | 第18-23页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| 2.1.3 数据挖掘的分类 | 第20-23页 |
| 2.2 频繁模式概述 | 第23-24页 |
| 2.2.1 频繁项集挖掘 | 第23页 |
| 2.2.2 频繁子结构挖掘 | 第23-24页 |
| 2.2.3 频繁序列挖掘 | 第24页 |
| 2.3 序列模式挖掘 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基本术语定义 | 第25-26页 |
| 2.3.2 经典的序列模式挖掘算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 序列模式挖掘算法优缺点 | 第27-28页 |
| 2.4 推荐系统概述 | 第28-31页 |
| 2.4.1 推荐系统的基本原理 | 第28-29页 |
| 2.4.2 推荐算法的分类 | 第29-30页 |
| 2.4.3 推荐算法的评价指标 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于支持度阈值动态选择的序列模式挖掘算法 | 第32-44页 |
| 3.1 序列模式挖掘算法 | 第32-33页 |
| 3.1.1 存在问题 | 第32-33页 |
| 3.2 sSPADE算法 | 第33-42页 |
| 3.2.1 sSPADE算法思想 | 第33页 |
| 3.2.2 sSPADE算法流程 | 第33-35页 |
| 3.2.3 数据集说明 | 第35页 |
| 3.2.4 实验及结果分析 | 第35-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 针对高血压药物数据的加权序列规则推荐算法的研究 | 第44-50页 |
| 4.1 基于规则的推荐算法 | 第44-45页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第44页 |
| 4.1.2 存在问题 | 第44-45页 |
| 4.2 加权序列规则 | 第45-46页 |
| 4.2.1 高血压患者等级划分 | 第45-46页 |
| 4.2.2 高血压患者服用药物序列权值设置 | 第46页 |
| 4.3 加权序列规则推荐算法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第46-47页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 sSPADE及加权序列规则推荐在高血压治疗中的应用 | 第50-56页 |
| 5.1 s SPADE算法的应用 | 第50-53页 |
| 5.1.1 数据预处理 | 第50-52页 |
| 5.1.2 阈值的动态选择 | 第52页 |
| 5.1.3 频繁序列集的生成 | 第52-53页 |
| 5.2 加权序列规则推荐算法 | 第53-54页 |
| 5.2.1 加权序列规则集的生成 | 第53页 |
| 5.2.2 实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结与展望 | 第56页 |
| 6.2 研究前景 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |