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摘要:
[目的]进行细菌性痢疾疫情风险数据挖掘并形成关联规则. [方法]传染病疫情资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心.收集1981~1994年的伤寒副伤寒、斑疹伤寒、甲型肝炎、乙型肝炎、细菌性痢疾、流行性脑脊髓膜炎、百日咳、猩红热和流行性乙型脑炎等法定传染病发病率数据.气象资料由该市气象站提供,内容包括各年相应的13项月气象指标.首先将气象指标和传染病数据离散化为计数资料,分为高、中、低3个水平,由此将源数据库映射为挖掘数据库;设置最小支持度为0.15,最小置信度为0.9,利用Apriori算法进行关联规则挖掘. [结果]共形成70个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着细菌性痢疾与季节、气温、气压、降水量、蒸发量等影响因素之间的关联关系. [结论]本方法有利于将抽象的数理统计理论转变为实用的关联规则来指导疾病预防控制实践.
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文献信息
篇名 关联规则及其在细菌性痢疾风险预测中的应用
来源期刊 现代预防医学 学科 医学
关键词 细菌性痢疾 风险 数据挖掘 关联规则
年,卷(期) 2007,(11) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 2007-2008
页数 2页 分类号 R730.1
字数 2490字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8507.2007.11.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何苗 中国医科大学附属第一医院计算机室 78 739 15.0 24.0
2 周宝森 中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室 150 1795 25.0 33.0
3 黄德生 中国医科大学基础医学院数学教研室 65 452 13.0 18.0
4 关鹏 中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室 81 596 15.0 21.0
5 曲波 2 32 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
细菌性痢疾
风险
数据挖掘
关联规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代预防医学
半月刊
1003-8507
51-1365/R
大16开
成都市人民南路三段17号
62-183
1975
chi
出版文献量(篇)
28356
总下载数(次)
56
总被引数(次)
161569
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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