本文關(guān)鍵詞：基于改進BUS算法的焦慮抑郁障礙因素挖掘

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【摘要】：針對焦慮抑郁患者的早期預防和診斷需求,將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和壓縮方法應用于焦慮抑郁障礙因素的研究,在病人數(shù)據(jù)中挖掘出與焦慮抑郁障礙相關(guān)性較高的因素集合。單獨使用頻繁項集挖掘算法會產(chǎn)生過多的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則,導致其實用性大為降低。對收集的病人數(shù)據(jù)進行預處理,采用FP-growth算法,挖掘出預處理后數(shù)據(jù)中的頻繁項集,采用最新改進Bottom-Up Summarization(BUS)算法,對挖掘出的頻繁項集進行壓縮。同時將最后得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則與未壓縮得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則、原始BUS算法及Top-K算法壓縮后得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行對比。實驗結(jié)果表明,使用改進BUS算法得到的規(guī)則數(shù)量適中、信息冗余較少而且覆蓋的人群具有更高的患病風險。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;武漢大學人民醫(yī)院;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)規(guī)則壓縮 頻繁項集 焦慮 抑郁
【基金】：國家科技支撐計劃(十二五計劃)項目(No.2012BAI01B05) 國家自然科學基金(No.61372107,No.61272276)
【分類號】：R749.4;TP311.13
【正文快照】： 1引言隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,日常生活節(jié)奏逐步加快,社會競爭日益激烈,過重的心理負擔和社會壓力往往導致各種心理障礙,而焦慮抑郁障礙是目前很常見的一種。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對病人的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)掘出可能導致疾病的相關(guān)因素,對于提前發(fā)現(xiàn)和治療具有非常重要的意

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