基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法研究

作者：陈榆; 何慧敏^*; 梁志胜; 欧旭

来源：现代电子技术, 2023, 46(12): 79-83.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.12.014

• 健康大数据
• 并行挖掘算法
• MapReduce
• 数据预处理
• 数据聚类
• 挖掘程序

随着信息技术的发展，健康大数据呈指数级别剧增，但数据量过大使得较多有价值的数据被埋没，医疗服务的质量与效率难以提升。为解决上述问题，文中提出一种基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法。首先对健康大数据进行预处理，消除一些不利因素对数据的影响；再以预处理后的健康大数据为依据，获取初始簇中心，度量健康大数据与簇中心之间的距离，聚类处理健康大数据；最后，应用MapReduce制定健康大数据并行挖掘程序，执行制定程序即可完成健康大数据的并行挖掘。实验结果表明，所提算法的健康大数据挖掘效率最大值为94 GB/s，加速比最大值为4.5，相比于其他方法，该算法对健康大数据挖掘的性能更佳。

• 单位
  广西医科大学