基于Hadoop的医疗云存储与医生推荐系统的研究与实现

• 作者: 付瑶 刘泽田 孙钰明 李河 金函琪
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 医疗 大数据 Hadoop Mapreduce 协同过滤
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2750字
• 语种: 中文

摘要

随着医疗行业的快速发展,医疗领域数据量呈现几何级增长,但是这些数据的存储和二次利用往往得不到解决,造成资源的浪费.本文设计实现了一套基于Hadoop的医疗大数据存储与医生推荐系统,利用Hadoop集群的特性为医疗信息提供高容错性和高可靠性的存储;同时利用Map-Reduce编程框架实现了基于项目的协同过滤算法为用户推荐医生,Map-Reduce具有良好的并行性,是天然的大数据分析框架,实现了医疗大数据的二次利用.通过实验测试表明,本系统可以很好的存储结构化、半结构化和非结构化医疗大数据,并且推荐结果具有实时性和较好的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付瑶	吉林大学计算机科学与技术学院	27	62	5.0	6.0
2	刘泽田	吉林大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
3	金函琪	吉林大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
4	孙钰明	吉林大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
5	李河	吉林大学计算机科学与技术学院	9	129	5.0	9.0