健康体检数据仓库的构建及相关数据挖掘
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的来源及研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的工作 | 第10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 数据仓库与数据挖掘概述 | 第12-20页 |
| ·数据仓库 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘 | 第14-20页 |
| ·关联规则相关概念 | 第15-16页 |
| ·关联规则的性质 | 第16-17页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第17页 |
| ·关联规则挖掘的扩展 | 第17-20页 |
| 3 体检分布式数据仓库的构建 | 第20-27页 |
| ·问题描述 | 第20页 |
| ·体检分布式数据仓库的构建 | 第20-25页 |
| ·体系结构设计 | 第21-22页 |
| ·逻辑模型设计 | 第22-25页 |
| ·数据更新 | 第25页 |
| ·统计分析 | 第25-27页 |
| 4 加权关联挖掘研究与应用 | 第27-40页 |
| ·问题描述 | 第27页 |
| ·加权关联规则 | 第27-32页 |
| ·加权关联规则模型 | 第29-30页 |
| ·MINWAL(0)算法 | 第30-31页 |
| ·改进的加权关联规则算法 | 第31-32页 |
| ·加权关联挖掘在体检数据库中的应用 | 第32-40页 |
| ·数据映射 | 第33页 |
| ·数据清理 | 第33-34页 |
| ·结构转换 | 第34-35页 |
| ·权值的定义与计算 | 第35-37页 |
| ·挖掘结果对比及说明 | 第37-40页 |
| 5 粗糙集理论研究与应用 | 第40-60页 |
| ·问题描述 | 第40页 |
| ·粗糙集 | 第40-43页 |
| ·粗糙集与关联规则 | 第40-42页 |
| ·基于粗糙集的关联规则挖掘模型 | 第42-43页 |
| ·属性约简 | 第43-50页 |
| ·属性约简方法 | 第44-46页 |
| ·区分矩阵求属性约简 | 第46-50页 |
| ·带阈值的纵向加权求核方法 | 第50-56页 |
| ·求核方法 | 第50-52页 |
| ·带阈值的纵向加权求核算法 | 第52-56页 |
| ·粗糙集理论在体检数据库中的应用 | 第56-60页 |
| ·数据预处理 | 第56-58页 |
| ·属性约简 | 第58页 |
| ·关联规则挖掘 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
