医疗信息传输与网页分类：随机森林的应用探索

### 医疗信息传输与网页分类：随机森林的应用探索 #### 医疗信息在异构医院数据库系统间的传输 在医疗领域，异构医院数据库系统间的临床信息传输是一个重要课题。为实现这一目标，采用了 P2P 基础设施作为合作框架，借助 JXTA API 来实现医院间的通信。 1. **数据模型与映射** - 提出了 XML 数据模型，它作为源医院和目标医院之间的桥梁，是源数据模型和目标数据模型语义含义的层次结构表示。 - 通过两个 XML 模式实现源到中间层以及中间层到目的地的映射。 2. **表结构与数据提取** - 父表与引用子表的关系如图 9 所示，例如 Doctor1 元素有 ref 属性来指示引用表（Ward1 和 Diagnosis1）的名称。 - 为提取数据，在应用命名空间 Concordia 下提供了两个特殊属性：directive 和 join。XML 模式中 directive 的示例见图 10。 3. **继承关系映射** - 在模式中存在继承关系的映射，Patient2 和 Doctor2 都从 Person 对象中提取。XML 模式中对象扩展的建模见图 11。 4. **JXTA 协议** - 使用 JXTA 的两个协议：Peer Discovery Protocol 使对等节点能够在网络上发现其他对等节点；Peer Resolver Protocol 允许一个对等节点向一个或多个对等节点发送通用查询并接收相应响应。 |相关元素|描述| | ---- | ---- | |Doctor1|有 ref 属性指示引用表（Ward1 和 Diagnosis1）| |directive 和 join|应用命名空间 Concordia 下用于数据提取的特殊属性| |Patient2 和 Doctor2|从 Person 对象中提取| ```mermaid graph LR A[源医院数据库] --> B[XML 数据模型] B --> C[中间层] C --> D[目标医院数据库] E[Doctor1] --> F[Ward1] E --> G[Diagnosis1] ``` #### 网页文档的关键词分类：随机森林的应用 在互联网领域，网页文档的分类对于满足用户搜索需求至关重要。传统的手动分类方式效率低下，因此探索使用随机森林学习方法进行网页分类。 1. **背景与问题提出** - 人们日常依赖互联网获取信息，搜索引擎需要目录结构来响应搜索请求。像 Yahoo! Directory、Google Directory 和 dmoz Open Directory Project (ODP) 等目录主要依靠人工维护，劳动强度大。 - 网页分类比标准文本分类更具挑战性，网页不是结构一致的文档，包含 HTML 标签且存在超文本链接。 2. **随机森林算法** - 随机森林是一种基于决策树的监督学习算法，由多个决策树组成。每个决策树对给定数据集的整体分类进行投票，随机森林算法选择得票最多的分类结果。 - 决策树的构建基于训练数据集的随机子集和可用变量的随机子集，且不进行剪枝。 - 随机森林有两个随机源：随机训练集（bootstrap）和随机属性选择。使用随机属性选择分裂节点可获得较好的错误率，且对噪声更鲁棒。 - 随机森林算法计算袋外误差，该误差取决于森林中单个树的强度和它们之间的相关性。 3. **实验设置与结果** - **文档收集与特征提取** -