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挖掘肝炎数据中的时间关系。 (英语) Zbl 1154.68371号

总结:过去几年,使用提供给研究社区的大型时间和关系数据库,为肝炎研究开发了各种数据挖掘方法。在这项工作中,我们通过检测和利用病毒性肝炎事件的时间模式和事件之间的关系,为本研究引入了一种新的时间抽象方法,例如“事件a发生在事件B和事件B同时结束于事件C之前”。我们开发了算法,首先检测时间序列中的重要时间模式,然后识别这些时间模式之间的时间关系。应用于时间关系事务/图的数据挖掘方法的许多发现,通过医生评估和与Medline上发表的匹配显示出重要意义。

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第68页,共15页 数据库理论
68第05页 数据结构
68单位99 计算方法和应用
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Allen,J.,“维护关于时间间隔的知识”,美国计算机学会通讯,26(11),第832-843页,1983年·Zbl 0519.68079号 ·数字对象标识代码:10.1145/182.358434
[2] Allen,J.,“时间与时间再次:表示时间的多种方式”,《国际智能系统杂志》,6(4),第1-14页,1991年·doi:10.1002/int.4550060403
[3] Balaban,M.、Boaz,D.和Shahar,Y.,“在医学信息系统中应用时间抽象”,《数学、计算和远程信息学年鉴》1(1),第56-64页,2003年。
[4] Bellazzi,R.、Larizza,C.、Magni,P.、Montani,S.和Stefanelli,M.,“临床时间序列的智能分析:在糖尿病领域的应用”,《医学智能》,20,第37–57页,2000年·Zbl 05390711号 ·doi:10.1016/S0933-3657(00)00052-X
[5] Bruzzese,D.和Davino,C.,“发现关联规则的统计剪枝”,计算统计学16(3),第387-398页,2001年·Zbl 1007.62099号 ·doi:10.1007/s001800100074
[6] Chittaro,L.,Montanari,A.,“人工智能中的时间表示和推理:问题和方法”,《数学和人工智能年鉴》28,第47–106页,2000年·Zbl 1001.68096号 ·doi:10.1023/A:1018900105153
[7] Das,G.、Lin,K.I.、Mannila,H.、Renganathan,G.和Smyth,P.,“时间序列中的规则发现”,1998年知识发现和数据挖掘ACM国际会议KDD’98,第16–22页。
[8] Hirano,S.、Tsumoto,S.,“在长时间序列数据中挖掘相似的时间模式及其在医学中的应用”,IEEE国际数据挖掘会议ICDM’02,第219-2262002页。
[9] Ho,T.B.,Nguyen,T.D.,Kawasaki,S.,Le,S.Q.,Nguien,D.D.,Yokoi,H.,Takabayashi,K.,“利用时间抽象挖掘肝炎数据”,ACM国际知识发现与数据挖掘大会KDD’03,第369–377页,2003年。
[10] Hoppner,F.,“多元时间序列中的学习依赖性”,ECAI'02时空数据知识发现研讨会,第25-31页,2002年。
[11] Horn,W.、Miksch,S.、Egghart,G.、Popow,C.、Paky,F.,“高频数据的有效数据验证:时间点、时间间隔和基于趋势的方法”,《生物和医学中的计算机》,专刊:《医学中的时间导向系统》,27(5),第389–409页,1997年。
[12] http://lisp.vse.cz/challenge/ecmlpkdd2004/
[13] Jonsson P.,Backstrom,C.,“时间约束推理的统一方法”,《人工智能》102,第143-155页,1998年·Zbl 0912.68160号 ·doi:10.1016/S0004-3702(98)00031-9
[14] Kam,P.S.,Fu,A.W.C.,“发现基于时间间隔的事件的时间模式”,第二届数据仓库和知识发现国际会议DaWaK'00,LNAI 1874,Springer,第317–3262000页。
[15] Liu,B.,Hsu,W.,Ma,Y.,“修剪和总结发现的关联”,ACM知识发现和数据挖掘国际会议KDD’99,第125-134页,1999年。
[16] Mannila H.、Toivonen H.、Verkamo A.I.,“事件序列中频繁事件的发现”,数据挖掘和知识发现,第259-289页,1997年。
[17] Motoda,H.,《主动挖掘:数据挖掘的新方向》(编辑),IOS出版社,2002年·Zbl 1058.68048号
[18] Ohara,K.、Yoshida,T.、Geamsakul,W.、Motoda,H.、Washio,T.,Yokoi,H.,Takabayashi,K.,“基于决策树图的归纳法分析肝炎数据集”,《2004年发现挑战》(Berka,P.和Cremillieux,B.Eds.),ECML/PKDD’04,173–184,2004年。
[19] Murawaki Y.,Ikuta Y.,Koda M.,Kawasaki H.,“血清氨基转移酶水平持续正常的无症状HBV和HCV携带者之间的临床实验室肝脏测试比较”,《肝脏研究》21(1),第67-75页,2001年·doi:10.1016/S1386-6346(01)00076-6
[20] Sakai H.、Horinouchi H.、Masada Y.、Takeoka S.、Ikeda E.、Takaori M.、Kobayashi K.、Tsuchida E.,“血红蛋白-维生素(人工氧载体)的代谢及其对大鼠模型器官功能的影响”,《生物材料》25(18),第4317–4325页,2004年·doi:10.1016/j.生物材料.2003.11.005
[21] Yamada,Y.,Suzuki,E.,Yokoi,H.,Takabayashi,K.,“时间序列决策树的实验评估”,第二十届国际机器学习会议ICML'03,第840-847页,2003年。
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