作者：刘泽田; 金函琪; 付瑶; 孙钰明; 李河医疗大数据hadoopmapreduce协同过滤
摘要：随着医疗行业的快速发展，医疗领域数据量呈现几何级增长，但是这些数据的存储和二次利用往往得不到解决，造成资源的浪费。本文设计实现了一套基于Hadoop的医疗大数据存储与医生推荐系统，利Hadoop集群的特性为医疗信息提供高容锦性和高可靠性的存储；同时利用Map—Reduce编程框架实现了基于项目的协同过滤算法为用户推荐医生，Map-Reduce具有良好的并行性，是天然的大数据分析框架，实现了医疗大数据的二次利用。通过实验测试表明，本系统可以很好的存储结构化、半结构化和非结构化医疗大数据，并且推荐结果具有实时性和较好的准确性。
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