傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則（AR）學(xué)習(xí)算法根據(jù)規(guī)則出現(xiàn)的頻率為每一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則左端項(xiàng)（LEI）找到在頻率意義下最優(yōu)的右端項(xiàng)（REI）進(jìn)行推薦�，F(xiàn)實(shí)生活中影響關(guān)聯(lián)規(guī)則重要程度的因素很多,而傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法僅考慮了頻率,因此不能給出個(gè)性化的結(jié)果;此外,傳統(tǒng)算法也沒有考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則右端項(xiàng)之間的關(guān)系,無法生成一組左端項(xiàng)相同而右端項(xiàng)類似并且可以相互替代的關(guān)聯(lián)規(guī)則,因此通過其他因子對(duì)規(guī)則進(jìn)行篩選時(shí)會(huì)失去一些重要信息。針對(duì)這些問題,提出一種價(jià)格適應(yīng)性的藥品關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)及推薦算法,考慮子關(guān)聯(lián)規(guī)則之間以及子母關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的關(guān)系,計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則右端項(xiàng)之間的互信息,確定了頻繁項(xiàng)集置信度的閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用MIMIC數(shù)據(jù)庫(kù),所提算法挖掘出了數(shù)據(jù)中左端項(xiàng)相同且右端項(xiàng)為藥效相似但價(jià)格不同的一系列關(guān)聯(lián)規(guī)則,并能根據(jù)給定左端項(xiàng)和價(jià)格閾值完成關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦任務(wù)。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
    1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
    1.2 MIMIC醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)
2 本文算法
    2.1 術(shù)語定義
    2.2 頻繁項(xiàng)集置信度的特征
        2.2.1 子關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的關(guān)系
        2.2.2 子關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的關(guān)系
    2.3 頻繁項(xiàng)集的挖取和藥品推薦的實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 構(gòu)建候選頻繁項(xiàng)集
        2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則和價(jià)格標(biāo)簽生成
        2.3.3 藥品推薦
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 可替代的關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)結(jié)果
    3.2 推薦的效果
    3.3 關(guān)于互信息閾值的取定
4 結(jié)語



本文編號(hào)：3702270