發(fā)布時(shí)間：2025-04-01 06:08

　　目的以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)中的睡眠障礙人群為研究對(duì)象,分析睡眠障礙人群基本特征,從個(gè)體與社會(huì)兩個(gè)層面研究睡眠障礙人群的影響因素,為健康睡眠工程提供借鑒意義和決策依據(jù)。方法通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行調(diào)查,并結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域的研究報(bào)告選取主流的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)中睡眠障礙人群為研究對(duì)象。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)獲取2017年度睡眠障礙人群的醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,采用文本數(shù)據(jù)挖掘從個(gè)體層面分析睡眠障礙的影響因素。采用SPSS軟件多元回歸分析從社會(huì)層面分析睡眠障礙的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響因素。結(jié)果在31876個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)中,年齡小于5歲、5-14歲、15-24歲、25-34歲、35-44歲、45-59歲、60歲以上的人數(shù)分別為477、1744、12742、8084、4190、3501和1138,15-34歲人群在總?cè)巳褐械恼急葹?5.4%。所有睡眠障礙人群中,女性人數(shù)為18557人,所占比例為58.2%;從個(gè)體層面分析得出睡眠障礙人群的主要影響因素為神經(jīng)衰弱、體虛癥、心理因素、軀體疾病及外界壓力;從社會(huì)層面分析得出區(qū)睡眠障礙的發(fā)病率與第二產(chǎn)業(yè)值、第三產(chǎn)業(yè)值、工業(yè)增加值、城市照明路燈數(shù)量、金融業(yè)增加值、居民消...

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1待爬取頁(yè)面結(jié)構(gòu)圖

圖2.1待爬取頁(yè)面結(jié)構(gòu)圖假設(shè)列表頁(yè)L總共有200頁(yè)，每一頁(yè)有20個(gè)標(biāo)題鏈接T，可看成隊(duì)列，隨著時(shí)間的推移，舊的標(biāo)題鏈接頁(yè)從右側(cè)移出，接從左側(cè)進(jìn)入。假設(shè)最近一次爬取的最后一個(gè)標(biāo)題鏈接為L(zhǎng)i

圖2.1待爬取頁(yè)面結(jié)構(gòu)圖

目前存在一些開(kāi)源的爬蟲(chóng)框架,如Nutch、Heritrix、Scrapy[40-42]等。對(duì)于研究者而言,通過(guò)手動(dòng)編程亦可獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本文利用python語(yǔ)言編程獲取互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)數(shù)據(jù),采集的數(shù)據(jù)均為列表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集。由于列表的更新頻率是動(dòng)態(tài)變化的,為了避免重復(fù)爬取已經(jīng)獲取的列....

圖2.2有向無(wú)環(huán)圖

2)利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法尋找DAG中的最大概率路徑,找出基于詞頻的最大概率切分組合:例如:字串Z=‘有力保障’可以拆分成W1=‘有力/保/障’,W2=‘有力/保障’,最大概率分詞就是要求得所有拆分組合中概率最大的組合,即Max(P(W1|Z),P(W2|Z)),根據(jù)貝葉斯公式P(W|....

圖2.3分類規(guī)則樹(shù)

通過(guò)界定特征詞可以發(fā)現(xiàn)語(yǔ)義規(guī)律,當(dāng)患者的描述文本中包含“睡不著”、“難睡著”、“醒”等詞,分類程序即可抽取出表現(xiàn)形式。但特征詞匹配并不是萬(wàn)能的,這是因?yàn)橹形牡谋磉_(dá)靈活自由,解決方式為:從以上特征詞中抽取出特征字,構(gòu)建多個(gè)語(yǔ)義規(guī)則樹(shù),能夠有效提升信息抽取的準(zhǔn)確率。例如針對(duì)描述文本“....

本文編號(hào)：4039037