针对传统的数据筛选模型筛选密度低的问题,构建一个基于筛选成熟检测器的医患大数据自动筛选模型。使用肯定选择算法生成筛选成熟检测器,同时将待筛选医患大数据进行数据处理。利用成熟检测器的自应答特性,使用训练样本对检测器训练后,生成对应抗体。将待筛选数据作为检测器刺激,将符合筛选标准的数据标记,使用数据挖掘技术抽取数据,完成医患大数据自动筛选模型的构建。与传统数据筛选模型的对比实验,构建的模型平均能够提高近2.1倍的筛选密度,更适合用于医患大数据筛选。
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