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基于离群点检测的医保异常数据挖掘 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 第一章 绪论 | 第14-19页 | | 1.1 研究背景 | 第14-16页 | | 1.2 本文工作与主要贡献 | 第16-17页 | | 1.3 组织结构 | 第17-19页 | | 第二章 相关工作 | 第19-29页 | | 2.1 引言 | 第19页 | | 2.2 医保数据挖掘研究现状 | 第19-22页 | | 2.2.1 国外研究现状 | 第19-21页 | | 2.2.2 国内研究现状 | 第21-22页 | | 2.3 离群点检测介绍 | 第22-28页 | | 2.3.1 基本概念 | 第22-24页 | | 2.3.2 算法介绍 | 第24-28页 | | 2.4 本章小结 | 第28-29页 | | 第三章 基于上下文的住院诊疗用药异常检测方法 | 第29-49页 | | 3.1 医保相关数据介绍 | 第29-31页 | | 3.2 方法框架 | 第31-33页 | | 3.3 上下文提取 | 第33-38页 | | 3.3.1 医院信息和病人个人信息提取 | 第33-34页 | | 3.3.2 病人病情信息提取 | 第34-38页 | | 3.4 核化k近邻回归 | 第38-39页 | | 3.5 基于马氏距离的度量学习 | 第39-41页 | | 3.5.1 基础方法 | 第39-40页 | | 3.5.2 优化方法 | 第40-41页 | | 3.6 实验与结果分析 | 第41-47页 | | 3.6.1 数据集介绍 | 第41-42页 | | 3.6.2 基准方法介绍 | 第42-43页 | | 3.6.3 量化评估 | 第43-44页 | | 3.6.4 结果分析 | 第44-46页 | | 3.6.5 案例分析 | 第46-47页 | | 3.7 本章小结 | 第47-49页 | | 第四章 基于密度和局部异常的住院费用异常检测 | 第49-62页 | | 4.1 局部离群点和全局离群点 | 第49-50页 | | 4.2 LOF算法介绍 | 第50-53页 | | 4.3 改进的LOF算法 | 第53-57页 | | 4.3.1 LOF算法的局限性 | 第53-54页 | | 4.3.2 优化方法 | 第54-57页 | | 4.4 实验与结果分析 | 第57-60页 | | 4.4.1 数据集介绍 | 第57页 | | 4.4.2 离群点自成簇对LOF的影响 | 第57-58页 | | 4.4.3 基准方法介绍 | 第58-59页 | | 4.4.4 量化评估 | 第59页 | | 4.4.5 结果分析 | 第59-60页 | | 4.5 本章小结 | 第60-62页 | | 第五章 医保异常数据分析和展示系统 | 第62-69页 | | 5.1 系统框架 | 第62-63页 | | 5.2 模块介绍 | 第63-68页 | | 5.2.1 离线模块 | 第63-64页 | | 5.2.2 在线模块 | 第64-68页 | | 5.3 本章小结 | 第68-69页 | | 第六章 总结与展望 | 第69-72页 | | 6.1 总结 | 第69-71页 | | 6.2 展望 | 第71-72页 | | 参考文献 | 第72-80页 | | 致谢 | 第80-82页 | | 发表论文和科研情况 | 第82页 |
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论文编号BS3614510，这篇论文共82页
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