基于空间高影响co-location规则挖掘污染源与肿瘤病症间的影响关系

发布时间：2023-04-21 20:37

　　近年来癌症发生率逐年攀升,恶性肿瘤已成为致使人类死亡的不可轻视的病因。有学者指出,已知的恶性肿瘤中有80%-90%与环境因素具有不可分割的关系。随着工业化步伐加快,工业生产过程中排放的大量有害废物增加了环境化学性污染,对附近居民的生命健康造成极大威胁。为减少肿瘤对人类生命健康的危害,癌症的预防逐渐进入人们的视野。作为癌症预防研究的一部分,专家学者做了大量有关环境因素对肿瘤病症影响的研究。但这些研究要么从宏观上研究环境污染对肿瘤的影响,要么从微观上研究微环境因素对肿瘤的影响。研究虽然对癌症预防提供了专业的指导建议,但对于普通人来说,不具有实用性。因此,本文通过对污染源与肿瘤病患间的影响关系进行研究,以得出“XXX污染源对XXX肿瘤病症具有高度影响”这一具有明确指向性的结论。这类结论更易于普通人理解,对领域专家及普通人进行癌症的三级预防均具有重要的指导意义。基于上述考虑,本文对污染源与肿瘤病患在空间位置上的并置关系进行了分析,提出挖掘工业污染源与肿瘤病症间的高影响co-location规则。首先,对特征的影响特性加以考虑,定义了影响特征和参考特征,基于这两个概念,进一步引入一系列定义来描述...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 论文的组织结构
第二章 基础知识
    2.1 空间co-location模式挖掘基本概念
    2.2 基于全连接(join-base)的co-location模式挖掘算法
    2.3 本章小结
第三章 高影响co-location规则
    3.1 高影响co-location模式及规则的相关定义
    3.2 高影响co-location规则挖掘算法
    3.3 本章小结
第四章 污染源与肿瘤病例数据的获取及处理
    4.1 肿瘤病例数据处理
    4.2 工业污染源数据获取及处理
    4.3 整合数据
    4.4 本章小结
第五章 实验结果与分析
    5.1 实验环境
    5.2 污染源与肿瘤病症间的高影响co-location规则挖掘结果分析
        5.2.1 频繁co-location模式挖掘结果比较
        5.2.2 co-location规则挖掘结果比较
        5.2.3 污染源与肿瘤病症间的高影响co-location规则
    5.3 高影响co-location规则挖掘算法性能分析
        5.3.1 Join-base算法与HICR算法挖掘效率比较
        5.3.2 Join-base算法与HICR算法挖掘结果数量比较
        5.3.3 规则影响度阈值对join-base算法和HICR算法的影响
    5.4 本章小结
第六章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3796202