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基于加权萤火虫算法的关联规则特征挖掘

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针对子宫癌病人住院人数的不断增加和住院期间医生所开药方种类繁多的大数据特点,以及传统关联规则算法存在时间效率低的缺点,采用了结合加权萤火虫优化算法和Apriori算法的关联规则挖掘算法Firefly-Apriorialgorithm(YHC-Apriori算法),萤火虫算法具有快速寻找最优解的特点,可以提升关联规则算法的运行效率.将此算法应用到对子宫癌疾病的用药规律方向进行数据挖掘,使得出的结论更准确并且减少算法运行时间.通过医疗大数据得出的宫颈癌常用药以及用药组合,使医生开的药方更精确,更有效.
Feature Mining of Association Rules Based on Weighted Firefly Algorithm

吴辰文、刘文祎、马国娟、闫光辉

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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070

关联规则 萤火虫算法 Apriori 医疗 大数据

611630102015-2-99

2021

10.19708/j.ckjs.2021.07.007

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(7)
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