在线信息服务数据挖掘框架实现

本项目为在线医疗信息服务系统的数据库设计方案，采用MySQL数据库，并结合SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架实现。 项目包含以下数据库表设计： 用户表（users）：存储用户信息，包括用户ID、用户名、密码、真实姓名、联系方式等。 医生表（doctors）：存储医生信息，包括医生ID、所属科室、职称、简介等。 医院表 (hospitals)：存储医院信息，包括医院ID、医院名称、地址、联系方式等。 预约挂号表（appointments）：存储用户预约挂号信息，包括预约ID、用户ID、医生ID、预约时间等。 在线问诊表 (consultations)：存储在线问诊记录，包括问诊ID、用户ID、医生ID、问诊时间、问诊内容等。 药品表 (medicines)：存储药品信息，包括药品ID、药品名称、生产厂家、规格、适应症等。 该数据库设计方案为在线医疗信息服务系统提供高效、稳定的数据存储和访问支持。

该数据服务框架为大数据平台提供高效数据服务，其功能涵盖： 基于Kafka实现实时数据的过滤、清洗、转换和消费 利用Spark SQL实现对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据读写 集成规则引擎，支持基于规则引擎实现客户标签、画像等功能

Web刮板是一个后台工具，利用Google Chrome无头浏览器进行网页抓取。要求Node.js版本需大于8.x或在Docker环境中运行。通过以下步骤启动API：手动克隆git仓库：git@github.com:digestoo/web-scraper.git，切换到目录web-scraper，运行npm install，设置端口为8080并启动npm。API支持环境变量设置：PROXY_URL用于代理网址，EXECUTABLE_PATH用于自定义Google Chrome路径（在chrome://version中可找到），USER_DATA_DIR指定用户配置文件路径，SLOW_MO用于指定操作减慢的毫秒数，HEADLESS=false可关闭无头模式，全局用户代理设置USER_AGENT。如在本地运行遇到问题，请参阅相关文档。

提出交互式大数据挖掘框架，让用户参与整个过程，便于理解模型并定位异常数据。 基于 Spark 实现框架，并在食源性疾病爆发预测中验证其有效性。

随着分布式知识发现和挖掘在网格环境中日益受到关注，如何应对数据自治、异构和地理分布等挑战成为关键。为此，文中提出了一个基于网格技术和 Web 服务技术的数据挖掘框架，该框架利用 Web 服务实现资源（数据和算法资源）的共享和动态调用，并在 Globus 3.0 Alpha toolkit 平台上得以实现。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

该算法利用过程历史数据自动进行数据挖掘，实现PID参数在线自整定。算法依据PID回路的动态响应特性，通过给定ε-不敏感损失函数和辨识信任度函数，从可行数据集中选取有效数据集，作为回路参数自整定的有效数据。为确保PID控制达到最佳性能和鲁棒性，提出了基于对象组进行IMC-PID参数整定的方法。该算法已应用于多个生产装置，实际投运结果表明，该算法简便易用，推广能力强，是PID参数整定算法中一种切实可行的算法。

本课程设计以数据库为核心，采用SSM框架开发基于微信小程序的校园综合服务平台。项目整合校园资源，提供便捷的服务体验，涵盖毕业设计所需的数据库语句与功能模块的设计与实现。

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升用户满意度。 服务优化: 通过分析用户行为数据，不断优化服务模式和推荐策略，提高服务质量和用户粘性。 两种技术的融合发展趋势: 未来，个性化信息服务与Web数据挖掘技术的融合将更加紧密，呈现出智能化、精准化、场景化等发展趋势。人工智能、深度学习等技术的应用，将进一步提升个性化信息服务的智能化水平。