基于社保的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理方法.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)創(chuàng)庫(kù)技術(shù)發(fā)展到一定程度的產(chǎn)物,使用數(shù)據(jù)挖掘的目的是利用有效的算法,從海量的數(shù)據(jù)中挖掘或發(fā)現(xiàn)我們未知,并且有價(jià)值的信息,最終用簡(jiǎn)單的方法展現(xiàn)出來(lái)。目前數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到商業(yè)銷(xiāo)售,投資市場(chǎng),建筑工業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域,但是在社保領(lǐng)域方面還處在初級(jí)階段。
　　 本文以關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘作為理論基礎(chǔ),通過(guò)實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)的需求分析,結(jié)合社保數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn),挖掘出了社保數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的屬性與屬性、事務(wù)與事務(wù)之間的關(guān)聯(lián),說(shuō)明了將數(shù)據(jù)

2、挖掘技術(shù)應(yīng)用到社保數(shù)據(jù)分析中的重要性和實(shí)際意義。其次,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念、主要任務(wù)、過(guò)程跟方法、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)作了比較詳細(xì)的闡述.本文以佛山社保信息系統(tǒng)的建設(shè)為背景,以系統(tǒng)運(yùn)行的過(guò)程中大量的社保數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探索和研究,并通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)的分析和對(duì)比,在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等知識(shí)的基礎(chǔ)上,針對(duì)大量的社保數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘進(jìn)行了探索性的分析。闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念和問(wèn)題,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法,依據(jù)系統(tǒng)的實(shí)

3、際應(yīng)用和社保數(shù)據(jù)的特點(diǎn),在Apriori算法的基礎(chǔ)上提出了挖掘社保數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則。使用了加權(quán)參數(shù)來(lái)加強(qiáng)重要社保開(kāi)戶類(lèi)型的重要性,以挖掘出開(kāi)戶時(shí)間、開(kāi)戶類(lèi)型、醫(yī)療費(fèi)用之間的關(guān)系。使用本算法挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則有比較高的應(yīng)用價(jià)值,能幫助醫(yī)保決策人員在正確的時(shí)間有重點(diǎn)的開(kāi)展醫(yī)保業(yè)務(wù),提高工作效率和收益。
　　 最后,在對(duì)序列模式的基礎(chǔ)知識(shí)有了全面的理解之后,然后對(duì)常用的序列模式發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了比較細(xì)致的分析和比較,在此基礎(chǔ)上,本文也對(duì)發(fā)現(xiàn)社保

4、數(shù)據(jù)中的序列模式的問(wèn)題進(jìn)行了創(chuàng)造性的開(kāi)發(fā)和研究,并提出了發(fā)現(xiàn)社保數(shù)據(jù)序列模式需要解決的幾個(gè)問(wèn)題,主要有:數(shù)據(jù)量大；分析對(duì)象不固定；序列的長(zhǎng)度較長(zhǎng)；屬性之間重要性不同.針對(duì)這幾個(gè)問(wèn)題,本文在Prefixspan算法的基礎(chǔ)之上提出了算法的改進(jìn)方法:使用數(shù)據(jù)劃分,減少數(shù)據(jù)量,建設(shè)通用平臺(tái),根據(jù)應(yīng)用的實(shí)際需求來(lái)確定分析的對(duì)象,從而發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型的序列模式；通過(guò)使用記錄的前綴來(lái)大大的縮短待分析的序列的長(zhǎng)度；并且在掃描投影數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中引入“加權(quán)前綴