基于改进BUS算法的焦虑抑郁障碍因素挖掘

发布时间：2017-09-16 16:03

  本文关键词：基于改进BUS算法的焦虑抑郁障碍因素挖掘

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【摘要】：针对焦虑抑郁患者的早期预防和诊断需求,将关联规则挖掘和压缩方法应用于焦虑抑郁障碍因素的研究,在病人数据中挖掘出与焦虑抑郁障碍相关性较高的因素集合。单独使用频繁项集挖掘算法会产生过多的频繁项集和关联规则,导致其实用性大为降低。对收集的病人数据进行预处理,采用FP-growth算法,挖掘出预处理后数据中的频繁项集,采用最新改进Bottom-Up Summarization(BUS)算法,对挖掘出的频繁项集进行压缩。同时将最后得到的关联规则与未压缩得到的关联规则、原始BUS算法及Top-K算法压缩后得到的关联规则进行对比。实验结果表明,使用改进BUS算法得到的规则数量适中、信息冗余较少而且覆盖的人群具有更高的患病风险。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武汉大学人民医院;
【关键词】： 数据挖掘 关联规则 关联规则压缩 频繁项集 焦虑 抑郁
【基金】：国家科技支撑计划(十二五计划)项目(No.2012BAI01B05) 国家自然科学基金(No.61372107,No.61272276)
【分类号】：R749.4;TP311.13
【正文快照】： 1引言随着我国社会经济的快速发展,日常生活节奏逐步加快,社会竞争日益激烈,过重的心理负担和社会压力往往导致各种心理障碍,而焦虑抑郁障碍是目前很常见的一种。使用数据挖掘技术对病人的医疗数据进行分析,发掘出可能导致疾病的相关因素,对于提前发现和治疗具有非常重要的意

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本文编号：864016