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摘要
为减少医疗数据挖掘的运算时间，提高医院数据整合效率，提出一个基于人工智能的医院数据整合方案。首先，在等价类转换Eclat算法的基础上，对其进行优化后得到R-Eclat算法；然后采用Spark RDD计算框架对优化算法进行并行化处理，以提升算法运行效率和计算速度。结果表明，对比于改进前的算法，改进后的R-Eclat算法运行时间更短，运行效率提升了20%。且相较于相同框架下的其他算法，在Mushroom数据集和T2016D300K数据集中，本算法的效率分别提升了23.1%和40%,由此证明本算法计算速度快，运行时间短，在Spark框架环境中可以获得较好的计算节点可拓展性，可实现医院海量数据的有效整合。
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