基于改进Apriori算法的中医温病诊治规律挖掘模型研究

论文摘要

中医学(Traditional Chinese Medicine)是我们的祖先与疾病作斗争的经验结晶,经过数千年的不断发展,积累了大量的典籍、病案,这些巨著和病案记录构成了指导今天的中医工作者如何对症下药的基础。如何来分析中医数据、寻求中医规则,形成类似西医的演绎推理体系,是当前中医研究的一个难点。本文研究分析了数据挖掘在中医方面的研究情况以及关联规则数据挖掘算法的发展现状,着重研究了关联规则经典算法Apriori算法；深入分析了多维关联规则和数值关联规则这两种算法；基于目前关联规则算法的局限性和不足,改进了一种基于关系数据库多维数值关联规则算法,拓宽了该算法的适用范围,并使算法的执行效率得到大幅提高；针对当前数据挖掘在中医研究应用的不足,依据中医“辨证施治”的原则,提出了一个基于上述算法的中医温症病案信息挖掘模型,能够对病案信息进行全面系统的知识挖掘。实验证明,改进算法的执行效率明显高于传统Apriori算法,算法的拓展性也要优于传统算法；模型的挖掘结果和温症现有的研究成果非常吻合,对于温症诊疗的临床工作和教学都具有一定的指导作用。本文提出的系统输出的类似规则比较多,如何整理和运用这些规则,是研究的下一步任务。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 数据挖掘技术相关知识
• 1.2.1 数据挖掘的基本概念
• 1.2.2 数据挖掘的分类
• 1.2.3 数据挖掘的过程
• 1.2.4 数据挖掘的发展趋势
• 1.3 数据挖掘在中医学领域的应用现状
• 1.3.1 医学数据特点
• 1.3.2 医学数据挖掘技术要求
• 1.3.3 数据挖掘在中医学领域的应用方向分析
• 1.3.4 数据挖掘在中医学领域应用展望
• 1.4 本文工作
• 第二章 关联规则与APRIORI算法研究
• 2.1 关联规则的基本概念
• 2.2 关联规则的研究方向和典型算法
• 2.2.1 多循环方式的挖掘算法
• 2.2.2 增量式更新算法
• 2.2.3 并行挖掘算法
• 2.2.4 数值关联规则挖掘算法
• 2.2.5 多层关联规则挖掘算法
• 2.2.6 基于约束的关联规则挖掘算法
• 2.3 APRIORI算法分析
• 2.3.1 APRIORI关键算法
• 2.3.2 APRIORI GEN函数
• 2.3.3 SUBSET函数
• 第三章 多维数值关联规则算法研究及其改进
• 3.1 多维关联规则的相关研究
• 3.1.1 多维关联规则的定义
• 3.1.2 多维关联规则的分类
• 3.1.3 挖掘多维关联规则的方法
• 3.2 数值关联规则的相关研究
• 3.2.1 多值关联规则定义
• 3.2.2 多值关联规则挖掘过程
• 3.2.3 数值属性值域区间的划分
• 3.2.4 属性合并方法
• 3.3 关系数据库中多维数值关联规则算法的改进
• 3.3.1 关系数据库中关联规则的特点
• 3.3.2 数值属性或分类属性的离散化或概化
• 3.3.3 频繁项集的挖掘
• 3.3.4 算法描述
• 3.3.5 算法总结
• 第四章 中医温症病案挖掘模型设计
• 4.1 中医温症病案信息挖掘模型设计思路
• 4.1.1 中医温症病案信息挖掘模型的构成
• 4.1.2 中医温症病案信息挖掘模型各过程功能
• 4.1.3 中医温症病案信息挖掘模型的数据处理
• 4.2 中医温症病案信息挖掘模型设计
• 4.2.1 中医温症病案信息挖掘模型的系统属性的筛选
• 4.2.2 系统属性集的分类
• 4.2.3 系统属性的离散化
• 4.2.4 数据库的扫描
• 4.2.5 应用APRIORI的改进算法进行频繁谓词的挖掘
• 4.2.6 分析输出结果
• 4.3 中医温症病案信息挖掘模型的验证
• 4.3.1 验证数据的选择
• 4.3.2 模型改进算法的性能测试
• 4.3.3 模型生成的关联规则验证
• 4.4 本章总结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果