健康一体机体检数据有时序性特点

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　　健康一体机体检数据有时序性特点

　　根据健康一体机体检数据的多维、多值、分层、具有效用值、具有时序性等特点，健康一体机改进现有数据挖掘算法，提高数据挖掘算法的时空效率。例如：针对关联规则挖掘，拟定改进多层多维多值属性关联规则求解算法、改进算法内部数据结构、改进分区并行求解算法。

健康一体机体检数据有时序性特点

根据体检数据现实意义，修改算法，以提高算法的实用性。例如：针对各种疾病的急慢性程度，可以设定各项效用值，改进经典算法，提高算法效率。3. 研究多种经典推荐算法，尝试融合改进，比如可考虑对协同过滤算法和智能算法（如：遗传算法、蚁群算法、布谷鸟算法等）进行结合，以提高算法的准确性。

　　二、优化数据查询语句，健康一体机减少系统响应时间。相对于其他语句，数据查询语句所花费的时间最长，系统实现过程中，重点优化 SQL 的语句效用和多创建存储过程语句，缩短客户端的响应时间。

健康一体机体检数据有时序性特点

　　三、优化缓存机制。健康一体机对于频繁访问的数据，可以暂存在客户端的缓存里，考虑到移动端的存储局限性，可以对于这部分数据进行压缩分批存储，降低数据库访问频率。

　　系统可行性分析

健康一体机体检数据有时序性特点

　　从经济角度看，健康一体机体检智能推荐系统利用体检的海量数据和职工体检历史记录，在有限的体检经费的前提下，为员工进行合理的体检项目推荐，除了系统维护成本外，单位不需要增加额外开支。同时，4G 网络已经普及，用户可以使用移动终端直接获得服务，不增加使用成本。