应用研究
基于Apriori算法的数据
挖掘在移动医疗终端系统中的研究
王雪1石元博1黄越洋2
(1.辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院，辽宁抚顺113001;2.辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001)
摘要：本文建立了移动医疗终端系统模型，设计并实现了系统的数据采集和处理的功能，给出系统的整体功能结构，并将Apriori算法应用于系统的数据关联中，给出算法的实现步录。为移动医疗的大数据应用打下良好的技术基础。
关键词：移动医疗终端；数据采集；Apriori算法
中图分类号：TP311.13
文献标识码：A
近年来，由于“互联网十"概念的提出，以及大数据、云计算等技术的逐渐成熟，智能终端的普及，医疗信息化已向移动应用端开始发展。因此，如何解决移动应用端对医疗信息大数据的挖揭是一个非常重要的研究课题-2。在移动医疗终端的数据挖掘应用中，患者医疗信息的关联规则挖掘能够为患者病情的监控在内的多方面情况提供良好的参考依据，因此，本文提出一种基于改进的Apriori算
法的移动终端应用来解决患者的病情监控问题。 1移动医疗终端系统模型
本系统采用四层体系结构，系统拓扑结构如图1所示。系统整体分为四层：患者数据采集层、医院大数据云服务器层、移动医疗服务层和移动医疗客户应用端。
如图1所示，系统中患者数据采集层为医疗数据的采集，由医护人员通过各种医疗设备对患者的健康情况，病情和病历信息等进行采集并上传大数据云服务器。数据云服务器层采用大数据云服务器，用来存储海量医疗数据信息，为保证数据的信息的全面性，服务器采用分布式服务器设计模式。移动医疗服务层采用高性能服务器，主要对数据进行处理。移动医疗服务层通过响应客户端的应用的请求后首先建立初始数据挖掘规则，再向大数据云服务器层服务器发出访问请求。数据通过初步挖掘规则建立起满足格式的数据映射。随后患者可以利用移动医疗客户应用端通过inteme网络与服务
医护人员数据采集医护人员数据采集
思者数君采集网络
收稿日期：201709-03
医院大数据云服务器
文章编号：1007-9416(2017)09-0060-02 器进行数据的交互操作。
2移动医疗终端数据采集及处理
2.1基于Hibermate的数据采集技术
本文在服务器端采用Java的Hibernate框架.Hibemate是一代码开源的关系膜射框架。框架可以将Struts2和Spring进行整合在系统的服务器上，系统将数据采集网络采集来的数据进行数据格式的处理，数据网络采集的数据格式不规范，将数据统一转换成关系型数据结构存在数据库中。系统体系结构分为三层，分别是数据访问层、业务逻辑层和表示层，其中数据访问层与数据库进行交互，采用Hiberate所提供的数据膜射访间工具来实现，业务逻辑层主要处理数据的校验和数据的传递工作，采用SDring容器管理机制来实现：表示层主要处理与用户的交互，在服务器端主要体现在Web查询等交互上，采用Struts2框架来实现。
2.2服务器数据挖据技术
在系统的服务层，系统对数据进行预处理工作，由于在移动终端上处理数据的能力有限，因此，为保证待挖数据的正确性和有效性需要对数据行预处理工作。预处理工作主要包括对数据的集成、数据的清洗、数据的变换和数据的简化。将预处理后的数据存放在关系型数据库中。
3移动医疗终端数据挖据的实现
移动医疗服务层服务器
移动医疗客户应用端
图1移动医疗系统拓扑结构
基金项目：辽宁省大学生创新创业训练项目(201610148045)
作者简介：主雪(1995一),女,满族,辽宁抚顺人,辽宁石油化工大学本科在读,研究方向：计算机应用。万方数据