关联规则及其在细菌性痢疾风险预测中的应用

作者：关鹏; 曲波; 何苗; 黄德生; 周宝森

来源：现代预防医学, 2007, 34(11): 2007-2008.

DOI：10.3969/j.issn.1003-8507.2007.11.003

• 细菌性痢疾
• 风险
• 数据挖掘
• 关联规则

[目的]进行细菌性痢疾疫情风险数据挖掘并形成关联规则。[方法]传染病疫情资料来源于辽宁省朝阳市疾病预防控制中心,收集1981￣1994年的伤寒副伤寒、斑疹伤寒、甲型肝炎、乙型肝炎、细菌性痢疾、流行性脑脊髓膜炎、百日咳、猩红热和流行性乙型脑炎等法定传染病发病率数据。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,分为高、中、低3个水平,由此将源数据库映射为挖掘数据库;设置最小支持度为0.15,最小置信度为0.9,利用Apriori算法进行关联规则挖掘。[结果]共形成70个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着细菌性痢疾与季节、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。

• 单位
  公共卫生学院; 中国医科大学; 基础医学院; 中国医科大学附属第一医院