【摘 要】
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研究中医高血压医案大数据集高效挖掘关联规则问题。中医医案数据量大、关联性强,针对传统的关联规则挖掘算法处理中医医案数据时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提
【机 构】
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山东省工会管理干部学院信息工程学院,山东中医药大学第二附属医院心脏中心
【基金项目】
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山东省高校科研发展计划项目(No.J11LG57)
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研究中医高血压医案大数据集高效挖掘关联规则问题。中医医案数据量大、关联性强,针对传统的关联规则挖掘算法处理中医医案数据时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提出一种小生境技术和人工蜂群算法相结合的挖掘关联规则的方法。该方法通过惩罚函数设置支持度阈值,利用小生境技术执行小生境演化、融合算法,结合人工蜂群算法操作简单、鲁棒性强的优势搜索强关联规则,有效避免了算法早熟,解决了规则冗余。针对治疗高血压的中医医案进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统的关联规则挖掘算法,该方法在个体多样性及提取有效规则的效率上都有较大的提高,挖掘结果对高血压中医临床诊治具有一定的参考价值。
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