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Apriori算法在慢性传染病与用药的关联关系分析中的应用期刊论文

编号：

61265a41-6a9f-47e0-a597-a97f9c2ed608
作者：

李敏;刘晶佳;李申扬;卢洪洲;
地址：

上海市公共卫生临床中心;南京航空航天大学经济管理学院;
语种：

中文
期刊：

上海预防医学 ISSN：1004-9231 2017 年 29 卷 1 期 (52-53 - 2)
收录：
关键词：

用药恩替卡韦分散片拉米夫定片 Apriori 依非韦仑传染病传染性疾病疾病关联关系算法
摘要：

数据挖掘(Data Mining)是一个利用各种方法,从海量的有噪声的凌乱数据中,提取隐含和潜在的对决策有用的信息和模式的过程[1]。关联分析的目的是要寻找事物间的联系和规律,发现它们间的关联关系。数据挖掘中,关联分析的主要技术是关联规则,1993年由Agrawal等首次提出,
推荐引用方式
GB/T 7714：

李敏,刘晶佳,李申扬, 等. Apriori算法在慢性传染病与用药的关联关系分析中的应用 [J].上海预防医学,2017,29(1):52-53-2.
APA：

李敏,刘晶佳,李申扬,卢洪洲.(2017).Apriori算法在慢性传染病与用药的关联关系分析中的应用 .上海预防医学,29(1):52-53-2.
MLA：

李敏, et al. "Apriori算法在慢性传染病与用药的关联关系分析中的应用" .上海预防医学 29,1(2017):52-53-2.

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Apriori算法在慢性传染病与用药的关联关系分析中的应用 期刊论文