【摘 要】
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对FP-Tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用FP-Tree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在FP-Tree算法应用过程中设定相关参数的不同阈值,并反复实验调整最小支持度阈值和最小置信度阈值以满足医学标准.所获得的关联关系可以在患某种慢性病的早期就敦促大学生改掉不良嗜好、养成良好的生活习惯,
【机 构】
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辽宁大学创新创业学院,东北师范大学物理学院
【基金项目】
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吉林省科技厅工业高新技术重点项目(20170204035GX),辽宁省教育厅科学研究经费项目(LQN201912),辽宁省高校健康管理协同中心课题,辽宁大学青年科研基金项目(LDQN2019018).
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对FP-Tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用FP-Tree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在FP-Tree算法应用过程中设定相关参数的不同阈值,并反复实验调整最小支持度阈值和最小置信度阈值以满足医学标准.所获得的关联关系可以在患某种慢性病的早期就敦促大学生改掉不良嗜好、养成良好的生活习惯,
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