基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的疾病發(fā)展變化趨勢(shì)研究.pdf

1、隨著時(shí)間的推移，科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)了計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)不斷更新、換代和升級(jí)，也推進(jìn)了各行業(yè)信息化革命。特別是近幾年大數(shù)據(jù)概念的提出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)、各領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。本文通過從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，來探索和研究疾病發(fā)展變化的概率分布情況。同時(shí)引入關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)系數(shù)分析技術(shù)，盡可能的挖掘出正相關(guān)的疾病發(fā)展變化關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　本文以某省新型農(nóng)村合作醫(yī)療2013年6月1日-2016年6月30日的住院報(bào)銷數(shù)據(jù)為挖

2、掘?qū)ο?，從中提取患者住院診斷疾病信息，將2013年6月1日-2016年6月30日作為一個(gè)觀察周期，清洗和集成患者在觀察周期內(nèi)所有患病情況并存儲(chǔ)在MS SQL Server2008R2企業(yè)版數(shù)據(jù)庫(kù)中。本文使用Priory算法原理對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁項(xiàng)集和正相關(guān)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則診斷疾病的發(fā)展變化進(jìn)行挖掘，共生成了26個(gè)正相關(guān)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　通過對(duì)該省2013年6月1日至2016年6月30日的新型農(nóng)村合作醫(yī)療住院報(bào)銷數(shù)據(jù)的挖掘，可以反應(yīng)出一段時(shí)