医院网站日志挖掘数据预处理的研究

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Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

ＮＴ．５０：Ｉｔｒｅｐｏｅ６．ｎｅｎｔＥｘｌｒｒ０”
的图片、声音和脚本代码一起被下载到了客户端。
当挖掘的目的是用户访问模式时，片和声音文件图显然用处不大。可以把后缀为ＪＥＭＰ，Ｉ，ＰＧ，３ＧＦＷＭＶ等的记录删除。但是，当挖掘的目的是为了进行网络流量分析时，些信息又会显得非常的重要，这
典型的日志记录形式如下：
次客户连接请求完所要的网页后，服务器会自动与客户断开连接，同时被申请的网页文件连同文件上
２２１２９．６一［２：３５８６２０］一０．９．４６１２：５２／／０６
“ＧＴｄｙｌｇｈｌ．ｔｌ／．１” 一１０ — Ｅ／ｒ／ｏ／ｅｐｈｍｌＨｒＴＰ１０１０１一 “ ｔ／ｗｗ．ｅｐｅｕｃ ” 一 “ ｉｄｗｓ１２ｈｔ／ｗｈｌ．ｄ．ｎｐ：Ｗｎｏ
理，包括删除无关紧要的数据，合并某些记录，对用户请求页面时发生错误的记录进行适当的处理等等。只有当服务器日志中的数据能够准确地反映用户访问Ｗｅ点的情况时，过挖掘得到的关ｂ站经
联规则才是真正有用的。由于Ｈｒ议是一个面向非连接的协议，ＴＰ协每
表１ＥＬ日志格式ＣＦ
雷ＨＨＨＨ簦Ｈ
图１Ｗｅｂ日志挖掘的预处理过程
２１数据清理．
数据预处理的第一步是数据清理，，据清 ’数］理是指根据实际需求，ＷＥ日志文件进行处对Ｂ

医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解

多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面，可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--

Web日志挖掘中的数据预处理研究

ｐｅｒａｍｅｔｒｔｔｎ．Ａｎｕｇｓｓａｆｃｉｅｍｅｈｄｆｒｅｌｇｗｉｅａｌｄｐｒ，ｉｅｄｔｓｎ，ａａｃｅｎｎ，ｅｄｉｓｇｅｔｎｅｆｔｔｏａｉｔｄｔｉａｔｌａａｆｉｔｅｖｏｄｎｈｅｓｋｕｏｄｔｌａｉｇｕｅｄｎｉｃｔｎ，ｓｓｉｎｉｅｔｃｔｎ，ｅｃｓｒｉｅｔａｉｉｆｏｅｓｏｄｎｉａｉｉｆｏｔ．Ｔｅｖｌｉｆｔｉｔｏｓｖｒｅｙｔｅｅｐｒｎａａａｈａｉｔｏｓｍｅｈｄｉｅｉｄｂｈｘｅｉｄｙｈｉｆｍｅｔｌｔ．ｄ
ｉｇｎ．Ｔｈｓｐｐｒｃｍｐｅｅｙｃｍｂｈｏｅｐｏｅｓｏａａｐｅｒａｍｅｔｉｅｍｓｏｂｌｇｆｌｎｎａａｉａｅｏｌｔｌｏｓｔｅｗｈｌｒｃｓｆｄｔｒｔｅｔｎｎｔｒｆｗｅｏ－ｅｍｉｉｇＳｄｔｉ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标志码：Ａ文章编号：１７４０７２１）１０８ — ５６３— ８，０２０ — ０１０（
ＤａａｐｒｐｒｃｓｉｏｅｏｆｌｉｎｇｔｅｏｅｓｎｇｆｒＷｂｌｇ－ｉｍｎｉｅ
Ｖｏ．６Ｎｏ１１２．
Ｆｂ２１ｅ．０２
Ｗｅ日志挖掘中的数据预处理研究ｂ
卢健，刁雅静
（江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江２２０）］０３；

有关日志数据预处理的研究

关键词：ｂ挖掘；处理；Ｗｅ预日志挖掘；面视图识别页
中图分类号：Ｐ１Ｔ３１
文献标识码：Ａ
ＲｅｅｒｈｏＷｅａｅＤａａＰｒｐｒｃｓｉｓａｃｎｂＵｓｇｔｅｏｅｓｎｇ
ＺＡＧＱ—ｉＨＮｉｑ
随着网络营销和电子商务的飞速发展，利用简单的统计手段分析用户的购买行为，握不同群体的购掌
买规律变得非常困难。利用Ｗｅ掘方法，过对ｂ挖通海量日志数据的分析，现用户与网站的交互情况，发
日期、间、ｔｏ／Ｒ／ｒｔｃｌ状态、小、参考、时ＭｅｄＵＩＰｏｏ、ｈｏ大代理等。例如：
Ｕ引吾
日志是指存在于服务器上的一组访问数据，一与
般的原始数据相比，日志是一种半结构化的数据，
Ｗ３Ｃ制定的扩展日志格式ＥｔｄｄＣｍｎＬｇｅｘｅｅｏｍｏｏｇｒｎ
Ｆｒａ（ＣＦ包含下面几个字段：ｏｍｔＥＬ）ＩＰ地址、用户ＩＤ、
ＩＰ地址２２２７２５７０，０．４．７
从而预测用户的浏览模式，对商家营销策略的成功设定具有十分重要的意义。
所谓ｗｅ掘，是指将数据挖掘技术应用于ｂ挖就Ｗｅ数据中并发现其中蕴含的知识。根据Ｗｅｂｂ数据类型的不同，ｂ挖掘可分为三类：Ｗｅ内容挖掘、构挖结掘以及日志挖掘。日志挖掘又称用途数据挖掘，是从

医疗大数据的预处理与分析

医疗大数据的预处理与分析一、引言医疗大数据是指医疗机构、药企、医疗设备制造商等在日常运营中积累的大量医疗信息数据，它们以结构化或非结构化的形式存储于各自的数据库中，包含各种医疗信息，如患者基本信息、病历资料、药品信息等。

经过预处理和分析，可以得到有用的信息并作为医疗决策依据。

二、医疗大数据的预处理1. 数据采集医疗大数据的采集可以通过各种方式实现，如电子病历系统、传感器等。

在采集数据之前，需要确定数据的类型和采集频率等参数。

2. 数据清洗由于数据采集过程中可能会存在错误或缺失值，因此需要进行数据清洗。

数据清洗可以通过数据去重、数据格式化等方式完成。

同时，对于缺失值的处理可以选择插补或者删除数据。

3. 数据转换医疗数据种类繁多，需要对不同类型的数据进行转换。

可以通过数据归一化、分段和标准化等方式定义数据，方便后续的数据分析。

4. 数据集成不同来源的数据可能存在相关性，因此需要对数据进行集成。

通过数据合并可以实现数据一致性和完整性。

5. 数据降维医疗大数据通常是高维数据，对于很多的医疗问题来说，高维数据的分析对于决策可能不是很有用。

因此需要对数据进行降维处理。

可以通过主成分分析、线性判别分析等方式实现。

三、医疗大数据的分析1. 数据挖掘数据挖掘可以帮助医疗机构从庞大的数据中发现有价值的信息。

常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和回归分析等。

2. 大数据分析平台大数据分析平台可以对医疗数据进行可视化分析，使各种不同形式和来源的数据整合在一起。

通过为决策者提供形象直观的图表和数据分析结果，帮助他们了解不同方案的效果和优缺点。

3. 数据模型构建数据模型构建是指将挖掘出来的数据进行整合，制定合理的数据分析方案，得到决策所需要的数据。

例如，在疾病预测方面，可以通过机器学习算法构建出精准的预测模型。

四、结语医疗大数据对于提高医疗水平、优化医疗资源利用等方面都有重要作用。

但是，由于医疗数据的敏感性，数据安全问题一直备受关注。

医学数据挖掘技术研究与应用

医学数据挖掘技术研究与应用随着信息技术的飞速发展，医疗领域也逐渐拥抱了大数据时代。

医学数据挖掘技术在实现精准医疗、提高诊疗效率等方面具有重要的应用价值。

医学数据挖掘技术是指通过对大量医疗数据的分析、挖掘，从中发现潜在的规律和知识，提高医学研究、临床决策等方面的水平。

本文将分别从医学数据挖掘技术研究和应用两个方面进行探讨。

一、医学数据挖掘技术研究1、数据预处理数据预处理是医学数据挖掘技术的关键步骤。

医学数据通常具备数据量大、数据质量差等特点，对数据进行预处理有助于提高挖掘的效果。

数据预处理包括数据去噪、数据清洗、数据集成、数据变换等。

2、挖掘算法选择医学数据挖掘技术主要用到的算法有分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。

不同的算法有不同的优缺点，在挖掘过程中需要根据具体需求选择合适的算法。

3、挖掘结果评价挖掘结果的质量和可解释性是评价医学数据挖掘技术的关键因素。

常用的评价指标有准确率、召回率、F值等。

同时，对于不能直接使用的数据挖掘结果，需要进行后续的决策树构建和分类器构建等工作。

二、医学数据挖掘技术应用1、临床决策支持医学数据挖掘技术可以对海量病历数据进行分析，从中发现疾病的潜在规律和特点。

这些规律和特点可以为医生提供更加全面和准确的临床决策支持，提高诊疗效率，降低误诊率。

2、拟合病情预测医学数据挖掘技术可以通过分析患者的信息、检查结果、病历记录等数据，进行拟合病情预测。

通过对数据的挖掘和分析，可以帮助医生制定更加精准的治疗方案，提高治疗效果。

3、药品研究和开发医学数据挖掘技术可以对大量的药物数据进行分析，寻找潜在的疾病治疗机制和药物作用途径。

通过分析药物的化学结构、虚拟筛选、分子对接等技术，可以帮助药企进行新药研发和药物剂量优化。

4、预防性医疗医学数据挖掘技术可以对大量人群的数据进行分析，发现潜在的健康风险因素。

通过分析人群的基因、生活方式等因素，可以提前预测疾病的风险，提供预防性医疗服务。

结语医学数据挖掘技术已经成为医疗领域中非常重要的应用技术。

Web日志挖掘中的数据预处理研究

１Ｗｅｂ日志格式
图１Ｗｅｂ日志挖掘的过程
表１
＃Ｆｉｅｌｄｓ：ｄａｔｅｔｉｍｅｃ￣ｉｐｃｓ－ｕｓｅｍａｍｅｓ－ｉＰｓ．ｐｏｒｔｃｓ＊ｍｅｔｈｏｄ－ｕｌｆ－ｓｔｅｍｃｓ — ｕｒｌ－ｑｌｌｅｒｙｓｃ－ｓｔａｔｕｓ
ＭｏｚｉＩｌａ１４．０＋（ｃｏｎｐｒａｔｉｂｌｅ；＋ＭＳｌＥ＋６．０．＋Ｗｉｎｄｏｗｓ＋ＮＴ＋５．０）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２扣１４ — ０ｌ－１２０１：２０：３４１７２．１６．６２－３－２１ｉＪ５６．１８４．３ｓ８０ＧＥＴ／ｉｎｃｅｘ．ａｓｐ－２００ＭｏｚｉＩｌａ４．１Ｏ＋（ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅＭＳｌＥ＋６．０．＋Ｗｉｎｄｏｗｓ＋ＮＴ＋５．１）
ｃｓ（Ｕｓｅｒ－Ａｇｅｎｔ）
１加１４－０１－１２０１：２０：３３１７２．１５．ｇ４．４４ — ２ｌ１．６６．１８４．３５８０ＧＥＴ／ｉｎｄｅｘ．ａｓｐ一２００
信息技术
・１９５・
Ｗｅｂ日志挖掘中的数据预处理研究
黄宏涛（广东外语外贸大学思科信息学院，广东广州５１０００６）

Web日志挖掘数据预处理技术的研究

信息科学｝Ｊ
科
Ｗｅｂ日志挖掘数据预处理技术的研究
任海龙
（大庆油田第一采油厂第二油矿，黑龙江大庆１３０）６００
摘要：Ｗｅ在ｂ数据挖掘研究领域中，数据预处理在Ｗｅｂ日志挖掘过程中起着至关重要的作用，深入探讨了数据预处理环节的过程，并介绍一种由用户访问序列直接生成用户访问事务的算法。
关键词：据挖掘；ｂ日志挖掘；据预处理数Ｗｅ数
多个用户。保存当前路径Ｐｔ；ａｈ１概述Ｗｅ数据挖掘是数据挖掘技术和ｌｔｎｔｂｎｅｅ应ｒ２会话标识。．３对于上一步标识出的用户所有ｐｐｔ）ｏ（，：ＳＰ用研究相结合的研究领域，Ｗｅ在ｂ数据挖掘中，最的访问序列，它们可能超越了很长的时间段，因此ｉＰ在ｐｔｆ（ａｈ中）重要的应用是Ｗｅ志挖掘。ｂｂ１３Ｗｅ日志挖掘与传可能用户在这个时间段内不只一次访问了该网从ｐｔａｈ中删去Ｐ；统数据挖掘的区别在于数据源不同，ｂ日Ｗｅ志挖站。会话标识的目的就是将用户的所有访问序列ＰＰ＞ｃｉ；＝－ｒｈｌ）ｄ掘的对象通常是服务器的日志信息，而传统数据分成多个单独的用户一次访问序列。为了获得这ｉ（ａｋｍｔＳ）触Ⅱ ｆＳｅＥｐ（）ｔｙＩ果栈空但访问序列并未挖掘的对象多为数据库。ｂＷｅ服务器的日志ｅ个划分，ｂ一个最简单的方法就是定义一个时间段，结束，则将Ｐ指向树根结点，ａ赋为０ｌｆｇｌ己ｏ载了用户访问站点的信息，这些信息包括：如果用户请求的相邻的任意两个页面之间的访问访（ｆｇ￣｝ｌ－，ａ－问者的地址、访问时间、访问的页面、页面的大小、时间间隔超过了这个时间段，则认为用户又开始１３．验。算法实现的操作系统Ｗｉ— ２实ｎ浏览器类型、响应状态等等。每当站点被访问一了一个新的会话，这个时间段，晴况下选择为一股次，ｂｌＷｅｏｇ就在日志数据库内追加相应的记录。３０分钟。会话标识的目的就是要创建每一个用户ｄｗ２０Ｓｒｅ，ｏｓ０３ｅｖｒ使用编程语言Ｃ＋编译器Ｍｉ＋， — 站点的规模和复杂程度与日俱增，利用普通的概的有意义的页面聚类。ｃｏｏｔｉａＣ＋－图３表一个网站的拓扑ｒｓｆＶｓｌ＋６。（ｕ０弋率方法来统计分析和安排站点结构已经不能满２４格式化。在数据集完成会｛刮目之后，会结构，是一棵普通的树结构，将其转换为－３树结－￣足要求。通过挖掘服务器的日志文件，得出用户的话数据必须被格式化成符合相应数据挖掘算法的构如图３）（所示。图３）每一结点的Ｉ１（中ｂ左结点为其访问模式，从而可以进一步分析和研究日志记录数据模型，这一步工作称之为数据转化。例如，进在图３）ｆ中的孩子琉，ａ右缝为其兄弟结点。的规律，来改进网站的组织结构及典陛能，构造白行关联规则挖掘的数据格式和进行序列挖掘的数适应网站；还可以通过统计和关联分析，增加个胜据格式就可能不同。在数据转化完成之后，可以对化服务，发现潜在的用户群体，这在电子商务等领格式化的数据进行｛域是很有市场的。３算法及实验２数据预处理的四个阶段３算法。Ｔ１．１ｓＩ算法是首先把网站的树形拓扑数据预处理是在将１３志文件转换成数据库结构转换为二叉树的结构，然后在二叉树结构上文件以后进行的，目的是把Ｗｅ志转化为适根据用户的会话序列得到事务序列。Ｐｔ其ｂ１３ａｈ中用来合进行数据挖掘的可靠的精确的数据。这个过程存在当前向前的引用路径，也就是用户的访问事主要包括四个阶段：数据清理、用户标识、会话标务数据，ｅｉ为用户访问序列，指向用户访问Ｓｓｏｓｎｓ【一个网站的拓扑结构ａ）（）ｂ转换为二叉树的结构识和格式化。序列中的当前结点，ａ用来表示是否在树中找到ｌｆｇ２数据清理。．１数据预处理的首要任务是数据了浏览路径的第一个结。Ｔ为树的根结点，Ｐ为图１拓扑结构转换为二又列清理，在任何形式的Ｗｅｂ日志分析过程中，清除指向树根钴．的指针，采用二叉链表存储结构。假如在同—个会话产生的１志如表１３所示。服务器日志中不相关数据的技术是非常重要的。获得最大向前参引路径的算法描述如下：表１用户会话日志序列只有当服务器日志中表示的数据能够准确地反映初始化栈Ｓｔ当前会话页面请求页面用户访问Ｗｅｂ站点的情况时，经过挖掘得到的关Ｐ指向二叉树的根结点ＴＡＢｆｇ０ｌ－；ａ联规则才是真正有用的。ＢＥＥＩ由于Ｈ丫Ｐ协议是一个面向不连接的协议，１ｒＷｈｅｉ用户访问序列Ｓｌ未结束ＦＫ每次客户连接请求完所要的网页后，服务器会自｛ｉ（ｇ＝９ｆｎ＝０＝ＡＣ动与客户断开连接，同时被申的网页文件连同请Ｉ（｛果根的当前结ｆＰ础口１与用户访问序列中文件上的图片和脚本代码一并被下载到了客户的当前结点相同，将其加入到Ｐｔａｂ中这次会话的浏览路径即用户访问序列为Ａ — 端。在大多数的情况下，只有ＨＭ代码是有用ＴＬＩＰ＞ａａ＊）ｆ（－ｄｔＳ－ＢＦ１卜ＫＡｃ，＿＿一 — ＿通过路径补充技术，得到用户会的，并被保存在１３志文件中以用于用户的识别。因ｆ把Ｐ加入到Ｐｔａｈ中，Ｓ＋；话序列为ＡＥ『ＦＢＦＫＦＢＡＣ，＋ｉｆ．一＿－＿＿ — ＿ — －再利用最此这就要清除日志中的图片文件，通常清除不相（ａ＝ＯＦａ＝；ｆｇ＝９ｌｇｌ）１：大前向引用路径算法得出用户的访问事务为Ａ — 关数据项可通过检查ＵＬ的后缀来实现，例如：Ｒｐｓ（’ ；ｕｈｔ）ＳＰ把当前绍点压入栈中ＢＥＩＢＦＫＡｃ利用文章中给出的算法，＿－、 — ＿、－。在可以把所有后缀是ｇｆｅｉｐｇ的文件名从１志数据，ｊ３ＰＰ＞ｃｉ；＝－ｌｈｌ】／ｄ／指向Ｐ的左孩子结点不需要补充路径的情况便可由用户访问序列直接中清除掉。ｅｓ｛０（ＦｌｅｐｐＬ＇ｓ； ∥ 栈顶元素出栈获得用户的访问事务ＡＢＦＩＢＦＫＡＣ — ． —、－＿、＿。２．２用户标识。接下来，唯一的用户必须被标并赋给Ｐ因为在数据预处理的过程中省略了路径补识出来，也就是说要识别出来具体的用户。采用的ＰＰ＞ｃｉ；１／向Ｐ的右孩充的步骤，＝－ｒｈｌｄ脂根据用户访问序列直接得到用户的访方法是使用ＩＰ地址，ｇｎ类型以及一些临时信子结点Ａｅｔ问事务，文章中提出的算法使得预处理的过程得息综合起来标识一个用户。具体方法是：ｅｓｉｌｅｆｆｆ（＞ａａ１ｉＰｄｔ－Ｓ－到简化，从而节约了一定的时间，提高了整个日志第一步，如果Ｉ地址相同，Ａｅｔ息中Ｐ但ｇｎ信ｆ把Ｐ加入到Ｐｔ中，挖掘的效率。ａｈ如浏览器软件或操作系统不同则可以假设为不同Ｓ：Ｈ结束语的两个用户。文章对Ｗｅ志挖掘中的预处理模块进行ｂ１３ｐｓ（ｔ）ｕｈ，；ＳＰ第二步，Ｉ地址和Ａｅｔ如果Ｐｇｎ信息都相同则 ‘ Ｐ－＞ｃｉ；＝－ｌｌ｝Ｐｈｄ了研究，且提出了一种由用户访问序列直接生成判断每一个请求访问的页面与访问过的页面之问Ｅｓｌｅ｛ｐｓ（ｔ）ｕｈ，；ＳＰ用户访问事务的算法，这种算法不需要使用路径是否有链接。如果一个请求访问的页面与上一个补充技术来补充完整的路径后再进行事务识别，ＰＰ＞ｃｉ；－－ｒｈｌ｝ｄ已经访问过的所有的页面之间并没有直接的链ＥｓｆｆＰｌ的前一个结点是左结从而使得预处理的过程得到简化，提高了挖掘的ｅｉｆ接，则假设在访问Ｗｅ站点的机器上同时存在着点）ｂ效率。

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

户对某个特定页面的请求往往会引起几个日志的记录，然而对于日志挖掘来讲，多时候我们并不需要很网页上的图形或其他资源请求，有用户请求的只ＨＭＬ页面才真正代表了用户的意图。关于这点我Ｔ们可以通过删除特定的后缀名来完成。另外现在很多搜索软件也会自动对用户所搜索的相关网页发送
用挖掘又叫Ｗｅｂ日志挖掘。通过Ｗｅｂ日志挖掘可
以从ｗｂ服务器的日志中发现用户的访问模式，ｅ分析站点的使用情况，从而进一步研究Ｗｅｂ日志记录
中的规律，以期改进Ｗｅｂ站点的性能和组织结构，
是将传统的数据挖掘技术与Ｗｅｂ数据资源结合起来，并综合运用统计学、计算机网络、据库与数据数仓库、可视化等众多领域的技术，进行Ｗｅｂ挖掘。Ｗｅ掘包括结构挖掘、用挖掘、ｂ挖使内容挖掘等几个方面。其中ｗｂ使用挖掘又叫Ｗｅ日志挖ｅｂ
１引言
随着互联网的飞速发展，网络应用已经渗透到我们生活工作的方方面面。我们利用网络搜索有用的信息，相互交流沟通，行商业活动等。如何有效进地分析用户的需求，助用户从因特网的信息海洋帮
中发现他们感兴趣的信息和资源，已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个有效途径就
请求，这些对我们来说都是没用的记录。删除这些
第７卷第３期

Web日志挖掘中数据预处理方法研究

要步骤进行了细致的分析。
数据预处理的第一步就是数据清洗。数据清
洗就是删除ＷｅｌｂＥ志记录中与数据挖掘不相关的数据。要实现数据清洗，键是利用一些规则建立关
过滤条件表，据过滤条件表过滤掉无关的数据。根
第１２卷
第８期
２１０２年３月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ２Ｎｏ８Ｍａ．２０１Ｌ１．ｒ２
１７ — １１（０１０ — ９８０６１８５２２）８１２ — ４
ＳｉｎｅＴｅｈｏｏｙａｃｅｃｃｎｌｇｎｄＥｎｇｎｅｉｉｅｒｎｇ
Ｃｏｉ，ｏｋｅ就使得服务器无法识别准确用户，另外很多
２会话识别方法改进
传统的会话识别方法对所有页面使用单一的固定阈值进行识别，不区分用户所访问的是什么并
类型的网页以及页面的重要程度。在这里提出一
上的日志文件中留下访问行为。Ｗｅｔ挖掘就ｂＥ志
原始Ｗｅ
、
Ｉ
是通过统计、联、关聚类等数据挖掘算法挖掘这一行为当中的规则性，发现用户网络访问行为模来
竖兰查！
数据清洗
式。挖掘出来的模式对于门户网站和电子商务类网站来说，以更好地发现潜在客户群及用户的兴可趣所在，高网站的服务质量，提改善系统性能。

Web日志挖掘数据预处理算法研究、实现及应用的开题报告

Web日志挖掘数据预处理算法研究、实现及应用的开题报告一、研究背景Web日志分析是Web数据挖掘中的重要环节之一，是分析Web站点的流量、用户行为、网站性能和业务模式的重要手段。

大量的Web日志数据包含了用户在浏览Web页面时产生的访问信息，包括用户IP地址、访问时间、访问页面、访问设备等，这些数据需要经过数据预处理和清洗才能用于后续的分析和挖掘。

Web日志数据的预处理过程对于后续的分析和挖掘有着很大的影响。

不规则的或者错误的日志数据可能会导致分析结果的不准确，甚至无法分析。

因此，Web日志数据的预处理技术一直是Web数据挖掘领域的重要研究方向，旨在去除噪声、填补缺失、标准化数据等，保证Web数据的准确性和可用性。

目前，Web日志数据的预处理算法主要有数据清洗、数据重构、数据标准化、异常检测等，但是现有的算法在Web日志数据的处理效率、数据处理的准确性、数据的表现形式等方面仍然存在着一定的瓶颈和不足，因此有必要进行一系列的研究和实践，以优化现有算法的效果，提高算法在实际应用场景中的效率和准确性。

二、研究目标本研究旨在解决Web日志数据预处理算法在数据处理效率、数据处理准确性、数据表现形式等方面的不足，提出一种高效准确的Web日志挖掘数据预处理算法，并将其应用于 Web日志数据分析。

具体目标包括：1. 分析已有的Web日志数据预处理算法，并对这些算法进行建设性比较和分析，提出它们的优缺点；2. 提出一种高效准确的Web日志数据预处理算法，针对现有算法的不足进行完善和优化；3. 实现提出的算法，并通过实验验证其准确性和效率；4. 将提出的算法应用到Web日志数据分析实践中，评估其在实际应用中的效果。

三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1. 分析Web日志数据的特征及预处理的重要性，比较目前主流的预处理算法，分析其优缺点及不足之处，确定需要优化的部分；2. 提出一种基于机器学习的Web日志挖掘数据预处理算法，主要包括数据清洗，数据重构，数据标准化和异常检测等步骤；3. 通过实验验证提出的算法的效果，分析其在不同条件下的适用性和局限性，并比较其与现有算法的差异和优劣；4. 将提出的算法应用于Web日志数据分析实践，验证其在实际应用中的可用性和准确性。

医疗大数据挖掘中的数据清洗和预处理技术研究

医疗大数据挖掘中的数据清洗和预处理技术研究医疗大数据的开发和使用已成为医学界和科学家们研究的热点。

在这个领域中，数据清洗和预处理技术是一个关键的环节，它在准确性和有效性方面起着不可或缺的作用。

什么是数据清洗和预处理技术？数据清洗和预处理技术是一种将数据中错误和冗余信息删除的过程。

该处理方法包括对数据进行清理、转换、集成和重构等。

这种技术是保证从数据中提取出有用信息的必要步骤，这些信息在医疗方面特别重要。

为什么数据清洗和预处理技术如此重要？在保证数据可靠性的角度上，医疗技术需要极高的精度和准确性，以确保患者不会受到不必要的损失或危害。

一个小错误也可能导致严重的后果，因此数据清洗和预处理技术是确保整个数据分析过程的重要技术模块。

同时这些技术还能优化数据分析的效率和速度，提高大数据分析的性能。

在医疗大数据分析中使用哪些技术？数据清洗和预处理技术通常需要与数据挖掘技术一起使用。

这儿我们可以列举一些比较常见的：数据过滤：数据过滤是一种用于识别和删除不必要数据的技术。

这种技术可以过滤这些不必要的数据元素，并在其训练和测试阶段中增加数据的精度和可靠性。

对于医疗领域中的数据，数据过滤技术可以过滤掉重复或无用信息，以确保数据集的质量更高。

数据抽样：数据抽样是从较大的数据集中获取部分数据以进行分析的过程。

在医疗领域中，数据抽样技术用于减小数据集的大小，从而分析和比较数据。

该技术还可以用于构建新的、更小、更精细的数据集，这将有助于研究各种疾病的病因和治疗方法。

数据归一化：数据归一化是在一个特定的范围内调整数据值。

这种技术可以将高度不同的数据映射到相同的范围内，例如将血压、体重等数据分析比较准确。

总结：医疗大数据挖掘对整个医学领域以及社会都有着重要的影响。

随着数据规模和复杂度的增加，数据清洗和预处理技术也变得越来越重要。

这种技术可以在从海量数据中提取出有用信息的同时，保证数据的准确度和可靠性。

平衡技术和数据分析的速度和准确性，医疗大数据挖掘中的数据清洗和预处理技术研究变得越来越重要。

医疗数据挖掘与预测分析的方法与优化研究

医疗数据挖掘与预测分析的方法与优化研究随着医疗领域信息化的快速发展，大量的医疗数据积累和存储，为医疗数据挖掘与预测分析提供了丰富的资源。

医疗数据挖掘与预测分析的方法与优化研究成为当前医疗领域的重要课题之一，其通过挖掘大量数据中的潜在规律，为医疗决策提供科学依据，提高医疗服务的效率和质量，进而改善患者的治疗效果。

一、医疗数据挖掘的方法研究1. 数据预处理医疗数据通常包含大量的噪声和缺失值，需要进行数据预处理，消除数据中的噪声、填补缺失值、筛选特征等。

常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

2. 特征选择医疗数据中包含大量的特征变量，而并非所有特征对预测与分析都具有重要意义。

因此，需要进行特征选择，挑选出对模型建立和预测结果影响较大的特征。

特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法等。

3. 分类与回归医疗数据挖掘中常用的任务包括分类和回归。

分类任务通过建立训练模型，将医疗数据划分到不同的类别中，例如：疾病诊断、药物治疗反应预测等。

回归任务则是通过构建回归模型，预测医疗数据的连续值，例如：患者的生存期预测、疾病的发生风险等。

4. 关联规则挖掘医疗领域中经常进行的关联规则挖掘包括异常规则挖掘和频繁规则挖掘。

异常规则挖掘通过发现与预期相悖的规则，发现新的潜在规律，有助于早期发现疾病的异常现象。

频繁规则挖掘则通过发现在数据集中频繁出现的规则，提供对医疗决策的支持。

二、医疗数据预测分析的方法研究1. 时间序列分析时间序列分析在医疗数据预测分析中被广泛应用。

医疗领域的许多数据都具备时间序列特征，如患者的生理参数、疾病发展过程等。

时间序列分析通过建立统计模型，预测未来的数值变化，为医院、患者和综合医疗管理提供决策支持。

2. 机器学习方法机器学习方法在医疗数据预测分析中也得到了广泛应用。

常见的机器学习方法包括决策树、神经网络、支持向量机和随机森林等。

这些方法可以基于已有的医疗数据，进行模型训练，并预测新的医疗数据的结果。

医疗大数据处理与挖掘技术研究与应用案例

医疗大数据处理与挖掘技术研究与应用案例随着信息技术和医疗科学的迅猛发展，医疗行业也进入了大数据时代，大量的医疗数据被获取和存储。

这些数据包括医疗图像、医疗记录、生物信息、健康数据等多种形式。

然而，这些数据中蕴含着大量有价值的信息需要通过医疗大数据处理与挖掘技术进行提取分析，为医疗决策提供科学依据，优化医疗资源配置，提高医疗服务的效率和质量，推动医疗事业的发展。

本文将着重探讨医疗大数据处理与挖掘技术的研究与应用案例。

首先，医疗大数据处理与挖掘技术在医学影像领域的应用已经取得了显著的进展。

医学影像数据如CT扫描、MRI、X光等提供了丰富的患者解剖学和疾病信息。

通过使用医疗大数据处理与挖掘技术，医生可以更准确地诊断和治疗患者。

例如，研究人员利用深度学习算法，对大量的医学影像数据进行处理与挖掘，提取出疾病的特征，并建立预测模型，实现对患者病情的准确预测。

这项技术的应用能够帮助医生更早地发现病变，提高诊断效率，为患者提供更好的治疗结果。

其次，在临床决策支持系统中，医疗大数据处理与挖掘技术也发挥着重要的作用。

临床决策支持系统是一种利用大数据处理与挖掘技术对患者数据进行分析和筛选，提供个性化治疗建议的系统。

通过分析大数据中的患者特征、疾病进展、治疗效果等信息，系统能够根据患者的具体情况，为医生提供最佳的治疗方案。

例如，在癌症治疗中，临床决策支持系统可以根据患者的基因数据和病情特征，为医生提供个性化的药物选择和剂量指导，提高治疗的精确性和效果。

此外，医疗大数据处理与挖掘技术在公共卫生领域的应用也引起了广泛关注。

公共卫生是指通过科学的疾病预防、控制和干预措施，保障和改善人民健康的一项综合性工程。

大数据处理与挖掘技术为公共卫生工作提供了强有力的支持。

例如，在疫情监测与预测方面，通过分析大量的人群流动数据、疫情数据和天气数据等，研究人员能够提前预知疫情的传播趋势，制定相应的控制和防护策略，最大限度地减少疫情的危害。

最后，医疗大数据处理与挖掘技术也可以用于药物研发和临床试验。

医疗纪录数据的挖掘与分析技术研究

医疗纪录数据的挖掘与分析技术研究摘要：医疗纪录数据的挖掘与分析技术是近年来医疗信息技术领域的研究热点。

通过挖掘和分析医疗纪录数据，可以帮助医疗机构提高临床决策的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务。

本文将介绍医疗纪录数据的挖掘与分析技术的相关概念、方法和应用，并讨论其在医疗领域的前景和挑战。

一、引言医疗纪录数据是指医疗机构记录和存储的患者就诊信息和治疗记录。

随着电子病历系统的广泛应用，医疗纪录数据积累了大量的患者信息，包括个人基本资料、健康状况、病历诊断、治疗方案等。

这些数据蕴含着宝贵的医疗知识，可以通过挖掘和分析来帮助医生做出精准的诊断和治疗决策。

二、医疗纪录数据的挖掘技术1. 数据预处理医疗纪录数据通常包含大量的缺失值、错误值和噪声。

数据预处理是挖掘过程的重要步骤，通过数据清洗、数据集成和数据变换等方法，可以提高数据的质量和可用性。

2. 数据挖掘方法在医疗纪录数据的挖掘过程中，常用的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析和预测建模等。

聚类分析可以根据患者的病历数据将其分为不同的群组，从而找到不同疾病的特征和相似性。

关联规则挖掘可以发现不同病症之间的关联性，为医生提供新的治疗方案。

决策树分析可以根据患者的病历数据建立决策模型，帮助医生做出诊断和治疗决策。

预测建模可以根据历史数据预测患者的病情发展趋势，给予医生预警和建议。

3. 数据可视化医疗纪录数据通常具有复杂的结构和多维度的特征。

数据可视化可以将大规模的数据以图表、图形和动画等形式进行展示，帮助医生更直观地理解和分析数据。

常用的数据可视化技术包括散点图、柱状图、折线图和热力图等。

三、医疗纪录数据的分析技术1. 医疗质量评估通过分析医疗纪录数据，可以评估医疗机构的服务质量和患者满意度。

通过比较不同医疗机构或不同医生的医疗纪录数据，可以发现患者就诊过程中可能的问题和改进点。

2. 疾病预测和预防医疗纪录数据包含了大量患者的个人信息和健康状况，可以用于疾病预测和预防。

医学大数据挖掘与分析技术研究

医学大数据挖掘与分析技术研究一、引言随着医学信息的数字化进程迅速发展，医学大数据成为了医学研究中的宝贵资源。

然而，医学大数据面临着海量、复杂、多源等挑战，如何快速、准确地从中发现有价值的信息成为了亟待解决的问题。

医学大数据挖掘与分析技术应运而生，成为解决这一问题的有效手段。

本文将从医学大数据挖掘与分析技术的主要内容、应用领域等方面进行介绍和探讨。

二、医学大数据挖掘技术1. 数据预处理医学大数据往往存在着缺失值、异常值以及噪声等问题，数据预处理是挖掘和分析的前提。

常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

2. 数据挖掘算法医学数据中蕴含着大量的潜在知识，通过数据挖掘算法可以将这些知识挖掘出来。

常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

3. 特征提取与选择医学数据通常具有高维度的特点，特征提取与选择的目标是降低数据维度并减少冗余信息。

主成分分析、奇异值分解等方法可以帮助提取有效特征。

三、医学大数据分析技术1. 数据可视化数据可视化是将医学大数据转化为可视化的图表、图像等形式展示，有助于医务人员直观理解数据。

常见的数据可视化工具包括数据图表、热力图、散点图等。

2. 数据挖掘建模通过构建合适的模型可以对医学大数据进行预测和分析。

常用的建模方法包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

3. 生物信息学分析生物信息学是医学大数据分析的重要组成部分，主要应用于研究基因、蛋白质、代谢物等分子水平的信息。

通过生物信息学分析，可以揭示疾病的发生机制、寻找治疗靶点等。

四、医学大数据挖掘与分析技术的应用领域1. 疾病诊断与预测医学大数据挖掘与分析技术可以挖掘患者病历、医学影像等数据，辅助医生进行疾病诊断和预测。

通过分析大量病例数据，可以发现潜在的疾病规律和特点，提高诊断的准确性。

2. 药物研发与个体化治疗医学大数据挖掘与分析技术可以帮助科学家分析大量的临床试验数据、基因组数据等，加速药物研发过程，同时为个体化治疗提供依据。

医疗大数据的分析与挖掘研究

医疗大数据的分析与挖掘研究随着人类医学科技和医疗技术的不断进步，产生了大量的医疗数据，这些数据记录了人类从患病到康复的整个过程。

这些数据包含病人的个人信息、疾病的诊断和治疗方案、药品的使用情况、医院的管理和运营数据等等。

这些数据具有非常大的价值，如果能够对其进行分析和挖掘，就能够为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。

由于医疗大数据的数据量巨大、结构复杂、格式多样，因此需要采用专业的技术对其进行分析和挖掘。

目前，医疗大数据的分析和挖掘技术主要包括以下几种：1. 数据预处理数据预处理是医疗大数据分析和挖掘的第一步。

由于医疗大数据的数据量很大，因此在进行分析和挖掘之前，需要对数据进行清洗、去重、转换和组合等一系列的预处理操作。

这些操作能够提高数据的质量、准确性和可用性，从而为后续的分析和挖掘工作奠定基础。

2. 数据挖掘数据挖掘是医疗大数据分析和挖掘的核心技术。

它是一种从数据中自动获取有用信息的技术，包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等。

通过数据挖掘技术，能够对医疗大数据进行分析，发现数据中的隐含规律和模式，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。

3. 人工智能人工智能是医疗大数据分析和挖掘的新兴技术。

它能够对医疗大数据进行深度学习和自我学习，以便不断提高数据的质量和价值。

通过人工智能技术，可以对医学数据进行匹配、预测和诊断，从而为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。

4. 可视化分析可视化分析是医疗大数据分析和挖掘的一种重要技术。

它能够将大量的医学数据进行直观和可视化的展示，在图像和图表上呈现出病人的健康状况、疾病的流行趋势、医院的药品管理等信息，从而为医生和病人提供更为直观和全面的信息。

总之，医疗大数据的分析和挖掘技术正在不断发展和完善，目前已经广泛应用于医学研究、医疗实践和医院管理等领域。

通过对医疗大数据的分析和挖掘，可以更好地了解人类的健康状况和疾病流行趋势，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。

医疗大数据分析中的预处理与分析技术研究

医疗大数据分析中的预处理与分析技术研究医疗领域是一个充满着数据的领域，这些数据包括患者的个人信息、病例、药品使用等等。

如何通过这些数据来提高医疗工作的效率、预测疾病发生风险以及促进疾病的治疗是医疗大数据分析的主要目标之一。

然而，在进行医疗大数据分析之前，预处理和数据分析技术是必不可少的环节。

一、数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行预处理和清洗，以获得可靠、高质量的数据。

数据预处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。

1.数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，这一步很重要，它决定了后面分析的准确度。

数据清洗的主要任务是帮助发现和修复数据中的错误、缺失值、重复值和异常值等。

以患者信息为例，可能出现患者的姓名、住址、检查结果等信息出现错误或重复，这些无法进行分析，需要通过数据清洗进行处理。

2.数据集成由于不同的数据来源，可以采用不同的数据格式和元数据定义，导致数据集成的复杂性。

数据集成的主要任务是将来自不同来源的数据整合到一个数据库中，并确保数据的完整性和可靠性。

此时可以考虑使用技术手段进行集成，例如数据仓库、数据集成工具等。

3.数据变换数据变换是将数据从一个格式变换为另一种格式，以便于后面的分析。

例如，将数据从文本格式转化为数字格式，可以使得数据更加简洁、易于分析。

也可以将一个属性进行二值化处理、离散化处理等，通过这些方式，可以极大地提高数据的可读性和可处理性。

4.数据降维数据降维是一种特殊的数据变换，它的主要目的是减少数据的维度，以便于后面的分析。

数据维度是指数据集中的特征数量。

在医疗领域中，数据通常包含成千上万个特征，这样的高维度数据不仅计算复杂度高，而且模型难以解释。

降维可以通过PCA、LDA等多种方式进行。

二、数据分析技术数据分析技术是从医疗数据中提取信息、分析信息并得出结论的技术之一，它涉及了统计、机器学习、深度学习等多个方向。

1.统计分析统计分析是一种经典的数据分析技术，主要采用的是一些统计学方法，例如方差分析、回归分析、卡方检验等。

医疗大数据分析与挖掘技术研究与问题分析

医疗大数据分析与挖掘技术研究与问题分析近年来，随着医疗行业的快速发展，生成的数据量呈指数级增长。

医疗大数据的分析与挖掘技术成为了解决医疗领域的问题和实现医疗创新的重要手段。

本文将对医疗大数据分析与挖掘技术进行研究并分析相关问题。

一、医疗大数据分析技术的应用1. 医疗大数据的来源和应用：医疗大数据包括电子病历、医学影像、基因组学、生物信息学等多种类型的数据。

通过对这些数据进行分析，可以实现诊断辅助、病情预测、药物研发等应用。

2. 数据预处理和清洗：医疗大数据的清洗是医疗数据分析中的重要环节。

对数据进行预处理和清洗可以提高数据的质量，减少分析结果的误差。

主要的预处理技术包括数据缺失值处理、异常值检测与处理以及数据标准化等。

3. 数据挖掘算法：医疗大数据分析所使用的算法包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘、决策树等等。

这些算法可以用于从大数据中提取有用的知识和信息，帮助医疗决策和医疗创新的发展。

二、医疗大数据挖掘技术的问题分析1. 隐私与安全问题：医疗数据的挖掘需要获取大量的个人健康数据，涉及到隐私和安全问题。

如何在保证数据安全的前提下进行数据挖掘，需要我们考虑数据脱敏和加密技术的应用。

2. 数据质量问题：医疗大数据的质量直接影响分析和挖掘结果的准确性和可靠性。

数据质量问题主要包括数据缺失、数据错误、数据误差等。

解决这些问题需要使用合适的数据预处理和清洗方法，并保证数据的准确性和一致性。

3. 算法选择与优化问题：医疗大数据分析中的算法选择和优化是一个关键问题。

不同的问题和数据类型需要选择适合的算法进行分析。

如何在多种算法中选择最优的算法，并进行参数调优，是医疗大数据挖掘中的一个难题。

三、医疗大数据分析与挖掘技术研究的前景1. 精准医疗的发展：医疗大数据的分析与挖掘可以实现精准医疗的发展，通过分析大样本数据，个体化的诊断和治疗方案可以更好地匹配患者的需求，提高医疗效果和患者满意度。

2. 数据驱动的医疗创新：医疗大数据分析与挖掘技术的研究可以帮助发现新的疾病模式、预测疾病风险、指导新药研发等。

医疗大数据的挖掘和分析研究

医疗大数据的挖掘和分析研究随着医疗科技的不断进步，越来越多的医疗信息被数字化存储，形成了海量的医疗大数据。

这些数据具有非常重要的价值，可以帮助医疗行业提高诊疗效率、优化医疗资源、改善医患体验。

因此，如何对医疗大数据进行挖掘和分析研究成为了一个非常重要的课题。

一、医疗大数据的来源和特点医疗大数据的来源非常广泛，包括医院系统、健康管理平台、移动医疗应用等。

这些数据包含了各种医疗信息，如病历、医嘱、检查结果、药物使用记录等。

这些数据的特点主要包括以下几点：1.数量庞大：医疗大数据涉及的信息非常广泛，且数据量巨大。

例如，一家大型医院每天就会产生数以千计的电子病历、检查记录、用药记录等。

2.种类丰富：医疗大数据涉及的信息种类非常丰富，包括各种医疗记录、影像资料、健康管理数据等。

3.数据质量不一：由于医疗记录的来源多样，数据的质量也会受到影响。

例如，医疗记录中可能存在填写不规范、缺失、错误等情况，需要进行数据清洗和处理。

4.隐私保护：医疗数据涉及到患者的隐私，需要确保数据的安全和保密，同时也需要遵守相关隐私保护法规。

二、医疗大数据的挖掘方法医疗大数据的挖掘方法包括数据清洗、数据预处理、数据分析和模型建立等步骤。

具体方法如下：1.数据清洗：首先需要对数据进行清洗，包括去除重复数据、填充缺失值、剔除异常数据等。

这一步的目的是确保数据的准确性和完整性。

2.数据预处理：对清洗后的数据进行预处理，包括特征提取、数据变换、数据归一化等。

这一步的目的是使数据更加易于分析和处理。

3.数据分析：对经过预处理后的数据进行分析，包括数据可视化、数据统计、关联规则挖掘等。

这一步的目的是从数据中发现隐藏的关联和规律。

4.模型建立：根据数据分析的结果，建立适合的模型，进行预测和决策。

例如，可以基于数据分析结果建立病情预测模型，对病患的治疗方案进行个性化定制。

三、医疗大数据的应用医疗大数据在医疗行业中的应用非常广泛，包括如下几个方面：1.临床决策支持：通过对医疗大数据的分析，可以识别出患者病情的变化趋势，帮助医生制定更加科学的诊疗方案。