基于Hadoop的中医哮喘用药组合关联分析

发布时间：2019-06-29 13:58

【摘要】：针对传统平台运行Apriori算法来挖掘中医病案中用药组合规律时,存在着占用内存空间大、计算效率低和PB级数据无法处理等问题,提出基于Hadoop的中医哮喘用药组合关联分析方法。采用Mapreduce分布式计算框架和HBase分布式数据库优化Apriori算法性能:一方面使用Mapreduce计算框架并行处理数据,借助HBase高速读写数据的特性,加速频繁项集的产生;另一方面摒弃传统算法中的自连接产生候选项集方式,对每个节点上的数据,使用循环和递归相结合的方式产生候选集,提高候选集产生的效率。实验结果证明,借助基于Hadoop的中医哮喘用药组合关联分析方法挖掘中医药组合规律,效率更高,能更有效地指导临床实践。
[Abstract]:In order to solve the problems of using Apriori algorithm to mine the law of drug combination in traditional Chinese medicine medical records, there are some problems, such as large memory space, low computational efficiency and PB level data can not be processed, this paper puts forward a method of association analysis of traditional Chinese medicine asthma combination based on Hadoop. Mapreduce distributed computing framework and HBase distributed database are used to optimize the performance of Apriori algorithm: on the one hand, Mapreduce computing framework is used to process data in parallel, and the generation of frequent itemsets is accelerated with the help of the characteristics of HBase high-speed reading and writing data; on the other hand, the self-join generation of candidate itemsets in traditional algorithms is abandoned, and the candidate sets are generated by the combination of loop and recurrence to improve the efficiency of candidate sets generation. The results show that it is more efficient to excavate the law of TCM combination with the help of Hadoop-based association analysis of asthma combination in traditional Chinese medicine, and it can guide the clinical practice more effectively.
【作者单位】： 青岛科技大学;
【基金】：山东省重点研发计划项目(No.2015GSF119016)
【分类号】：R256.12;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2507865