并行化的Apriori算法在海量医疗文档数据挖掘中的应用及优化?

• 作者: 刘光明 孟祥飞 张真发 李伟
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 医疗文档大数据 非关系型数据库 MapReduce数据挖掘 Apriori 算法优化
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 420-424
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16360/j.cnki.jbnuns.2016.04.003

摘要

针对海量医疗文档数据中巨大潜在价值难以有效挖掘的现状，构建了基于 NoSQL 和 MapReduce 的存储与挖掘系统 MSPM.通过以键值对形式存储，使复杂异构的医疗文档数据归结为统一的且适于被经典 Apriori 算法利用的事务数据格式，并通过挖掘 MapReduce过程化，一次性全局扫描和兴趣集规约计数等优化策略，有效解决了 Apriori 算法在医疗大数据应用中开销大、执行速度慢和有效性差的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	国防科技大学计算机学院	34	256	9.0	15.0
2	刘光明	国防科技大学计算机学院	34	437	12.0	20.0
4	张真发	天津医科大学附属肿瘤医院肺部肿瘤科	14	55	4.0	6.0
5	孟祥飞	国家超级计算天津中心大数据处理技术与应用国家地方联合实验室	10	31	4.0	5.0