【摘 要】
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异常医疗数据的挖掘是一个很有价值的领域,针对就诊时用药的规律性,在图结构的相似度算法SimRank的基础上提出了加权SimRank（WSimRank）,并基于WSimRank算法提出了用药异常的检
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异常医疗数据的挖掘是一个很有价值的领域,针对就诊时用药的规律性,在图结构的相似度算法SimRank的基础上提出了加权SimRank（WSimRank）,并基于WSimRank算法提出了用药异常的检测模型。该模型利用WSimRank算法挖掘药品相似性,对相似的药品构建使用时长的交集,以此构造用药规则库,将待检用药行为与规则库进行比对从而确定异常。实验结果显示,在检测用药异常时,WSimRank算法的各项评价指标都比原始的SimRank算法更优秀。
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