基于数据挖掘的智慧健康服务平台设计与实现
本文选题:数据挖掘 + 智慧健康服务 ; 参考:《南京邮电大学》2017年硕士论文
【摘要】:近年来,患有高血压等慢性病的居民越来越多,所以一些健康服务平台进入家庭。然而这些平台功能单一,只能进行简单的测量,无法给出用户未来的健康走势;同时平台缺少有效的算法对采集的数据进行分析,因而没有挖掘出有用的信息;最后慢性病的长期测量会产生海量数据,而许多平台为了节省存储成本会丢弃一些具有潜在分析价值的数据。针对上述问题,本文设计了基于数据挖掘的智慧健康服务平台。该平台由数据采集模块,数据存储模块,数据挖掘模块以及数据展示模块组成。其中数据采集模块可通过蓝牙对各种可穿戴设备采集的健康数据进行获取;数据存储模块采用传统关系型数据库存储和云存储结合的方式对各类数据进行存储;数据挖掘模块利用数据挖掘技术从采集的数据中挖掘有用的信息,该模块包括使用改进后的k-means算法结合MapReduce框架对预处理后的数据进行分析,以及利用GM(1,1)灰色模型预测用户未来的身体状况;数据展示模块利用JavaEE中的相关技术,搭建基于Hadoop的Web开发平台,以图表等可视化的方式将分析和预测的结果展现给用户。最后本文实现了该平台,经过测试平台的功能达到设计指标的要求,能为用户提供健康分析和预警等服务。平台操作方便,预测准确,具有很高的使用价值和广阔的发展前景。
[Abstract]:In recent years, more and more residents suffer from chronic diseases such as high blood pressure, so some health service platforms enter the family. However, these platforms have a single function, can only carry out simple measurement, can not give the future health trend of the user, at the same time, the platform lacks the effective algorithm to analyze the collected data, so it does not mine useful information. Finally, the long-term measurement of chronic diseases will produce huge amounts of data, and many platforms will discard some potentially analytical data in order to save storage costs. Aiming at the above problems, this paper designs a intelligent health service platform based on data mining. The platform consists of data acquisition module, data storage module, data mining module and data display module. The data acquisition module can acquire the health data collected by various wearable devices through Bluetooth, and the data storage module uses the traditional relational database storage and cloud storage to store all kinds of data. The data mining module uses the data mining technology to mine useful information from the collected data. The module includes the use of improved k-means algorithm combined with the MapReduce framework to analyze the pre-processed data. The grey model is used to predict the future physical condition of the user, and the data display module builds the Web development platform based on Hadoop by using the related technology in JavaEE, and presents the analysis and forecast results to the user by the visual way such as chart and so on. Finally, the platform is implemented. The function of the test platform can meet the requirements of the design index, and can provide users with health analysis and early warning services. The platform is easy to operate, accurate to predict, and has a high use value and broad development prospects.
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP311.13;TP311.52
【参考文献】
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,本文编号:1853076
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