【摘 要】
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针对挖掘高维临床数据的异常时存在着度量难及匹配性差的缺陷,提出一种医疗行为加权的最大频繁模式算法。通过对原始医疗数据集属性的整合,将医疗行为数据转换为结构化描述形
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202110)
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针对挖掘高维临床数据的异常时存在着度量难及匹配性差的缺陷,提出一种医疗行为加权的最大频繁模式算法。通过对原始医疗数据集属性的整合,将医疗行为数据转换为结构化描述形式,解决数据的可匹配性;采用前缀树中节点中设置医疗权值的方法,解决医疗数据多样性带来的度量难问题;综合多种影响因子计算出医疗服务值,作为异常点评估依据。实验结果表明,该算法在给定合理的医疗权值情况下,能够有效的挖掘出临床数据中的异常现象。
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