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基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法研究

Research on MapReduce-based parallel mining algorithm for health big data

摘要随着信息技术的发展,健康大数据呈指数级别剧增,但数据量过大使得较多有价值的数据被埋没,医疗服务的质量与效率难以提升.为解决上述问题,文中提出一种基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法.首先对健康大数据进行预处理,消除一些不利因素对数据的影响;再以预处理后的健康大数据为依据,获取初始簇中心,度量健康大数据与簇中心之间的距离,聚类处理健康大数据;最后,应用MapReduce制定健康大数据并行挖掘程序,执行制定程序即可完成健康大数据的并行挖掘.实验结果表明,所提算法的健康大数据挖掘效率最大值为94 GB/s,加速比最大值为4.5,相比于其他方法,该算法对健康大数据挖掘的性能更佳.

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分类号 TN919-34TP393
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2023.12.014
发布时间 2023-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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