基于改进Apriori算法的肺癌致病因素研究

• 作者: 冯云霞 张润
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 Apriori算法 Hadoop 肺癌
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 143-147
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.02.028

摘要

随着人民生活水平的不断提高,肿瘤疾病的人数在不断增多,其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病.面向肺癌电子病历如此庞大的数据量时,传统Apriori算法的串行计算方式需要频繁扫描数据库,会消耗巨大的内存占用量.对此,提出一种基于改进Apriori算法的肺癌风险评估因素分析的方法.运用Hadoop平台实现并行Apriori算法的优化,应用HBase文件存储系统对海量数据分布式存储以及Map Reduce框架进行分布式计算,最后给出基于Hadoop平台和MapReduce分布式计算模型的执行流程和测试结果.实验结果表明,改进算法在处理大数据及时有较好的执行效率以及良好的可扩展性,得出了肺癌的疾病模式与致病因素之间的隐匿规则,从而验证了改进后的Apriori算法对于辅助肺癌临床实验具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯云霞	青岛科技大学信息科学技术学院	19	69	5.0	8.0
2	张润	青岛科技大学信息科学技术学院	3	0	0.0	0.0