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摘要:
现如今,数据挖掘技术广泛应用于发现大数据中所隐藏的信息.然而在医学数据库的信息处理中,数据挖掘仍是一个富有挑战性的进程,大量医学数据的来源和数据的复杂性和多样性是在医学数据处理过程中所要解决的问题.痛风是一种常见的慢性病,最重要的影响因素是高尿酸血症,控制痛风的发生和研究痛风与其他代谢性疾病之间的联系变得十分重要.本研究以高尿酸病人为研究对象,采用数据挖掘的相关算法,对高尿酸症病人的常规血样指标数据进行研究,研究高尿酸症与其他代谢性疾病之间的关联性.根据实验结果,提出了影响高尿酸症的代谢性疾病关联关系,为医生的临床诊断和疾病研究提供辅助支持.
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内容分析
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文献信息
篇名 数据挖掘技术在医学数据分析中的应用研究——以高尿酸血症影响因素为例
来源期刊 信息记录材料 学科 工学
关键词 数据挖掘 高尿酸血症 关联规则
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 记录:数据与存储
研究方向 页码范围 146-149
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
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 谈俊燕 4 15 2.0 3.0
2 孙茹蓉 1 0 0.0 0.0
3 熊天宇 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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1995(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
高尿酸血症
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
信息记录材料
月刊
1009-5624
13-1295/TQ
大16开
河北省保定市乐凯南大街6号
18-185
1978
chi
出版文献量(篇)
9919
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46
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