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申请/专利权人：许占方
摘要：本申请的基于云计算的医疗大数据关联解析挖掘方法，基于FP‑Growth算法提出了医疗大数据对应的改进方案，同时考虑正项和负项的频次项集，即正项和负项双向频次模式增长算法，并在此基础上基于大数据关联解析并行化处理，创造性的构建一种CZFFP‑Growth云计算医疗大数据关联解析挖掘方法，从医学的角度通过数据挖掘技术设计慢病关联解析方案，通过各种医疗大数据手段挖掘隐藏于公共和个人健康信息中的精确和有价值的关联解析,以支持健康信息学的快速发展，通过对患者的体检数据进行深层次分析，挖掘其中的隐藏信息，在可能缺乏先验知识的情况下，挖掘健康数据中的隐藏关系，为疾病的预防和诊断提供参考性意见。
主权项：1.基于云计算的医疗大数据关联解析挖掘方法，其特征在于，基于FP-Growth算法提出医疗大数据对应的改进方案，同时考虑正项和负项的频次项集，即正项和负项双向频次模式增长算法，并在此基础上基于大数据关联解析并行化处理，构建一种CZFFP-Growth算法；一是改进FP-Growth算法，包括1负关联解析算法和2ZFFP-Growth算法，ZFFP-Growth算法由两个过程组成：一是构建ZFFP树；二是在ZFFP树上挖掘双向频次模式，通过对每个负数据添加前缀符号“-”来区分负面数据和正面数据，基于创建ZFFP树的函数，通过压缩输入数据库来创建代表频次数据的ZFFP树实例；二是ZFFP-Growth算法的并行化，包括3基于MapReduce的并行化ZFFP-Growth算法；4基于云计算的ZFFP-Growth算法并行化，首先将数据集中的数据提取出来后传送到RDD中，再在此基础上完成对双向频次模式的查找；5CZFFP-Growth并行化，首先对数据进行预处理之后得到离散化的数据，再用这些离散化的数据构造ZFFP树；然后对所得到的ZFFP树进行频次项集挖掘；三是基于CZFFP-Growth的医疗数据并行挖掘，将CZFFP-Growth算法和医疗数据挖掘相结合，从海量的医疗数据中挖掘出有价值的、能够供医务工作者和患者参考的信息，包括6医疗数据预处理，7医疗数据并行挖掘，8医疗数据挖掘结果及评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 许占方 基于云计算的医疗大数据关联解析挖掘方法
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