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甲型肝炎风险预测中Apriori关联规则应用
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【摘要】 目的 进行甲型肝炎疫情风险数据挖掘并形成关联规则。方法 传染病资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心，收集该市1981～1994年的甲型肝炎发病率数据。气象资料由该市气象站提供，内容包括各年相应的13项月气象指标。首先将气象指标和传染病数据离散化为计数资料，分别为高、中和低水平，将源数据库映射为挖掘数据库；然后设置最小支持度为01，最小置信度为08，利用Apriori算法进行关联规则挖掘，最后由公共卫生专家解释及检验所产生的规则。结果 共形成203个强关联规则，这些强关联规则中蕴含着甲型肝炎发病与季节、气温、气压、降水量、蒸发量等影响因素之间的关联关系。结论 本方法有利于将抽象的数理统计理论转变为实用的关联规则来指导疾病预防控制实践，具有一定的推广应用价值。
【关键词】 甲型肝炎
甲型病毒性肝炎是由甲型肝炎病毒(HAV)引起的一种肠道传染病，甲型肝炎的流行是我国的重要公共卫生问题之一。国内外研究发现，全球气候变化及其引发的生态环境的改变，是传染病发病率上升、流行区域扩大、流行季节延长的重要原因〔1，2〕。研究气象因素与甲型肝炎发病之间的关系，对于预测甲型肝炎流行趋势和制定有效的防治措施有重要的理论价值和实践意义。本研究旨在探索应用关联规则对原始气象数据和甲型肝炎发病数据进行数据挖掘，提取其中潜在有用的信息和知识，为疾病预防控制专业人员决策提供帮助。
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