基于Hadoop的中医症状群分类应用-计算机应用与软件.PDF

第３５卷第７期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３５Ｎｏ．７ ２０１８年７月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｊｕｌ．２０１８ 基于Ｈａｄｏｏｐ的中医症状群分类应用 石艳敏　张守宾　朱习军 （青岛科技大学信息科学技术学院　山东青岛２６６０６１） 摘　要　　传统单一的ＫＮＮ算法来挖掘中医病案症状证型规律，存在占用内存空间大、建模时间长、复杂度高、 大数据量无法处理等问题。提出基于Ｈａｄｏｏｐ平台的并行化计算中医症状群分类方法。在Ｈａｄｏｏｐ分布式计算平 台中，利用ＭａｐＲｅｄｕｃｅ计算框架，并行化实现ＫＮＮ分类算法。实验结果表明，基于Ｈａｄｏｏｐ的中医症状群预测分 类效率更高，能更有效地指导临床实践。 关键词　　Ｈａｄｏｏｐ平台　ＭａｐＲｅｄｕｃｅ　ＫＮＮ分类算法　哮喘病症状 中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１８．０７．０５８ ＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＴＲＡＤＩＴＩＯＮＡＬＣＨＩＮＥＳＥＭＥＤＩＣＩＮＥ ＳＹＮＤＲＯＭＥＢＡＳＥＤＯＮＨＡＤＯＯＰＰＬＡＴＦＯＲＭ ＳｈｉＹａｎｍｉｎ　ＺｈａｎｇＳｈｏｕｂｉｎ　ＺｈｕＸｉｊｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＱｉｎｇｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６０６１，Ｓｈａｎｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　ＷｈｅｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｎｇｌｅＫＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｓｅｔｈｅｓｙｎｄｒｏｍｅｐａｔｔｅｒｎｏｆＴＣＭ（Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ），ａｓｅｒｉｅｓｏｆｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｌａｒｇｅｓｐａｃｅｂｅｉｎｇｏｃｃｕｐｉｅｄ，ｌｏｎｇｍｏｄｅｌｌｉｎｇｔｉｍｅ，ｈｉｇｈｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｆａｉｌｉｎｇｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｌａｒｇｅｄａｔａａｒｉｓｅｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆＴＣＭｓｙｍｐｔｏｍ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＨａｄｏｏｐｐｌａｔｆｏｒｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＩｎｔｈｅＨａｄｏｏｐｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ，ｔｈｅＫＮＮ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｉｎｐａｒａｌｌｅｌｗｉｔｈｔｈｅＭａｐＲｅｄｕｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＴＣＭｓｙｍｐｔｏｍｓｂａｓｅｄｏｎＨａｄｏｏｐｉｓｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｉｔｃａｎｇｕｉｄｅｃｌｉｎｉｃａｌ ｐｒａｃｔｉｃｅｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｈａｄｏｏｐｐｌａｔｆｏｒｍ　ＭａｐＲｅｄｕｃｅ　ＫＮＮｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｓｙｍｐｔｏｍｓｏｆａｓｔｈｍａ 内在联系，即症状群所属的证型类别，从而分析出症状 ０　引　言 与证型之间的密切关系［２］。 通过“四诊”信息中医学可以发现人体生理和病 １　Ｈａｄｏｏｐ平台 理的变化，故采用中医辨证原理来诊断病症，然后对症 ［３］ 下药，治愈疾病［１］。作为患者的外在表现，症状是识别 Ｈａｄｏｏｐ 是Ａｐａｃｈｅ基金会所开发的一个开源的 分布式系统软件框架。该框架具备的高可靠性、高扩 疾病的重要航标，也是诊断证型的重要依据。因此，对