数据挖掘在共享经济云平台中的应用

1引言

随着我国经济文化的繁荣发展，人们对自身健康的要求越来越高，政府机构对公众健康的预防、治疗也愈加重视，因此采集日常的疾病信息，分析这些疾病爆发的原因、诊断治疗措施，预防疾病发生，保护人类健康具有重要的作用。云计算、大数据、数据挖掘等技术的快速发展和改进，有力的促进了人们对健康信息知识管理和使用，加强健康信息数据的自动化采集、智能化预警、共享化治疗具有重要的作用，也是当前共享经济发展的重要方向，有力的提高提高医疗卫生机构的信息化水平，帮助医疗卫生机构做出准确的决策，实现医疗卫生诊断、治疗和科学研究。

2大健康共享经济云平台建模分析

大健康共享经济云平台包括的功能很多，主要功能包括健康数据采集、健康数据分析和健康知识等功能，为人们提供疾病的诊断方法，从经济学领域实现健康知识管理和加工，进一步构建强大的大健康管理主题。

2.1健康数据采集

目前，人类社会健康信息覆盖领域非常多，不仅包括传统的疾病信息、诊断信息、药物信息，同时还包括医疗科研成果、卫生防御政策、人口健康档案等，这些健康数据来源于很多个软件，比如医疗诊断系统、药物管理系统、医疗科研管理系统、人口健康档案管理统、医学影像管理系统等，因此云平台可以提供这些软件的接口，进一步提高大健康知识的采集覆盖面。

2.2健康数据分析

健康数据分析可以使用先进的数据挖掘技术，构建一个大健康主题挖掘模式，比如合理用药模式、专家医生诊断模式、人口健康预防模式等，这些模式可以实现数据的自动化加工，提高健康数据分析性能。

2.3健康知识

大健康共享经济云平台可以定期或不定期健康知识，从云平台的交互界面推送知识，也可以通过微信订阅号、微信公众号、微博、新闻门户网等推送数据知识，提高公众对健康知识的利用性。

3数据挖掘在大健康共享经济云平台中的应用设计

大健康共享经济云平台利用BP神经网络、支持向量机、遗传算法、K均值算法等挖掘潜在的、有价值的人口健康信息，进一步提高医疗卫生的人工智能化水平。基于数据挖掘的大健康共享经济云平台可以针对采集的数据可以进行整合预处理，整合预处理使用的工具包括MapReduce、Hadoop等，针对不同的数据库实现数据采集抽取、清洗转换、加载存储、提供应用，能够实现数据可视化显示、标准化体系建设，实现信息加工和服务。加载存储由两个关键程序组成，数据中心设计和建设完成之后，可以将数据装载到中心存储器，数据加载存储需要大量的时间进行装载操作，能够为用户提供一个强大的数据加载引擎，按照变动的操作实现信息加工。大健康共享经济云平台可以使用各类型数据挖掘算法进行知识加工，数据挖掘算法包括BP神经网络、支持向量机、遗传算法和K均值等，这些算法能够构建一个数据挖掘模型，经过多层次的学习和训练，提高数据挖掘的准确度，然后将每一个数据挖掘模型保存起来，利用图形化模式展现给医生、患者或管理部门的人员。医疗卫生机构的人员可以利用这些数据挖掘主题获取各类型知识，比如进行疾病预防时，可以查看使用的药物、预防时间等，合理安排用药。

4结束语

大健康共享经济云平台可以从经济学、信息学和卫生预防等角度出发，整合各类型健康知识，从各类型软件中提取的有价值的信息，能够重点实现对季节性疫情、重大疫情的提前预防，保证人类社会的健康发展。大健康共享经济云平台可以辅助医疗科研的发展，从历史数据中预测病毒的发展走势，更好地预测未来病毒的爆发时间，及时地进行预防和诊断治疗，具有重要的作用。

参考文献

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作者：陈琪锋 单位：浙江创力电子股份有限公司