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首页 > 计算机与现代化 > 基于改进贝叶斯网络的健康大数据分类模型

基于改进贝叶斯网络的健康大数据分类模型

A Healthy Big Data Classification Model Based on Improved Bayesian Network

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摘要贝叶斯网络是数据挖掘领域的研究热点,它是一种确定事物间不确定性依赖关系的有效工具.本文研究传统贝叶斯网络结构学习算法的优点和不足,并针对原算法的不足之处提出了改进.将改进后的算法应用于健康大数据集上,确定了数据集中各个健康属性之间的依赖关系,建立了相关属性依赖关系的网络结构.最终运用该网络结构对数据集中的数据进行自动分类.实验结果表明,本文基于贝叶斯网络建立的健康大数据分类模型具有良好的性能,实现了预期效果.

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作者 梁聪 [1] 廖欣 [2] 郑欣 [3] 陈雷霆 [4] 学术成果认领
作者单位 电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都611731;东莞成电金盘软件技术有限公司,广东东莞523808 [1] 四川大学华西妇产儿童医院,四川成都,610041 [2] 电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都,611731 [3] 电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都611731;电子科技大学广东电子信息工程研究院,广东东莞523808 [4]
关键词 健康大数据贝叶斯网络不确定性依赖分类模型healthy big dataBayesian networkuncertainty dependenceclassification model
分类号 TP181
栏目名称
数据库与数据挖掘
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.12.012
发布时间 2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
产学研合作项目（2014A090906004）
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计算机与现代化

计算机与现代化

2017年12期

61-64页

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