换一批摘要原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题,无法直接用于疾病的风险评估与预测.由于体检数据在结构和格式等方面的不足,不适合采用传统的数据预处理方法.为了充分挖掘体检数据中有价值的信息,从多角度提出了针对体检数据的预处理方法:通过基于压缩方法的数据归约,降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度;通过基于分词和权值的字段匹配算法,完成了体检数据的清洗,解决了体检数据不一致的问题;通过基于线性函数的数据变换,实现了历年体检数据的一致性和连续性.实验结果表明,基于分词和权值的字段匹配算法,相对于传统算法具有更高的准确性.
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关键词
体检数据预处理字段匹配算法数据归约数据清洗数据变换physical examination datadata preprocessingfield matching algorithmdata reductiondata cleaningdata transformation
分类号
TP391
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.030
发布时间
2017-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
科技攻关计划重点项目（152102210249）
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