基于大数据的医保报销费用决策模型研究与实现

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2、：遺ｉ語．＇．：Ｔ卒．￡；毎与＿广－－独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进巧的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加臥标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献巧已在论文中作了明确的说明并表示谢意。々王若么／作者签名：年／月Ｓ日；扇為日期论义使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使巧学位论义的规定

3、，，有权保哲并向国家有关部ｎ或机构送交论支的复印件和磁盘允许论文被查阅和借阅。本人授权电于科技大学可１＾将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可从采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名；巧ｌｉ导师签名）莉）等羣日期：１。／．在年／月巧曰分类号密级注1UDC学位论文基于大数据的医保报销费用决策模型研究与实现（题名和副题名）田园（作者姓名）指导教师陈爱国副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称

4、计算机技术提交论文日期2016.03.28论文答辩日期2016.5.17学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchandApplicationontheMedicalInsuranceReimbursementFee’sDecisionModelbasedonBigDataAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeri

5、ngAuthor:YuanTianSupervisor:AiguoChenSchool:SchoolofComputerScience&Engineering摘要摘要伴随国家与社会对于医疗保险的重视程度越来越高，医保报销补偿费在医院收入以及群众看病费用当中所占据的比例也逐渐提升。于是，为有效适应医保快速发展，研究界开始对合理的医保报销费用制定方法予以关注。在传统方式之下，医保报销费决策主要是采取人工方式完成，按照人的经验制定报表来分析各月医保情况，这种人工方式在灵活性与及时性上都比较差，并且由于人工方式的客观原因，效率也非常低下。鉴于此，本

6、文应用数据挖掘理论构建了医保报销费用决策模型，通过数据挖掘算法对医保数据去噪，并对医保报销费用进行预测，相比传统的医保报销费用决策方法，本模型在灵活性、及时性、效率上都得到了提高。本文具体工作包括：1)离群点检测分析：海量的动态数据中难免会有异常（坏）数据，如果这些异常的数据没有被检测出来而被加入计算模型，会大大增加分类结果的误差。本文分析了传统的离群点检测算法在医保大数据环境下存在的缺陷，并结合聚类算法，通过先聚类再检测的方法对医保数据进行离群点检测。实验证明在医保大数据环境下，集成的异常点检测方法相比单一的算法，能够提高正确率，降低误报

7、率。为提高后续决策模型的准确度，本文对多种集成的离群点检测算法进行了对比测试，最终选择了正确率最高的由canopy-kmeans算法和KNN算法集成的方法来为后续模型进行数据去噪。2)决策模型的研究：为改善人工统计这种低效的医保决策方式，本文分析了医保报销费用决策需求，基于决策树算法建立了医保报销费用决策模型，采用关联规则算法进行了属性选取优化，在决策树的剪枝过程中，将事前剪枝方法和事后剪枝方法结合后，并使用正确性、稳定性、复杂性三重标准对剪枝过程进行了进一步的优化。实验证明，本模型有良好的预测正确率和执行效率。3)医保报销费用决策系统的设

8、计和实现：本文在Hadoop平台架构基础上，设计和实现一个医保报销费用决策系统，完成对医保数据的去噪处理，并对医保报销费用进行预测，同时可以可视化展示分析的结果。关键字：医保报销