机译:对医疗保健轨迹多维模式发现的贡献
LORIA (CNRS - Universite de Lorraine)/Inria Nancy Grand Est, Nancy, France;
LORIA (CNRS - Universite de Lorraine)/Inria Nancy Grand Est, Nancy, France;
LORIA (CNRS - Universite de Lorraine)/Inria Nancy Grand Est, Nancy, France;
Irstea, UMR TETIS/LIRMM, University of Montpellier 2, Montpellier, France;
Irstea, UMR TETIS/LIRMM, University of Montpellier 2, Montpellier, France;
Irstea, UMR TETIS/LIRMM, University of Montpellier 2, Montpellier, France;
LORIA (CNRS - Universite de Lorraine)/Inria Nancy Grand Est, Nancy, France;
Complex sequential patterns; Multidimensional sequential patterns; Data mining; Complex data;
机译:医疗保健利用率在第一次住院后进行COPD:基于“6W”的护理轨迹模型的状态序列分析方法
机译:多维世界中的药物发现:系统,模式和网络
机译:多维世界中的药物发现:系统,模式和网络。
机译:医疗服务组合管理各种粒度的关联模式的多维数据挖掘
机译:发现多维异步时间序列中的异常模式,重点是“物联网”。
机译:COPD首次住院后的医疗保健利用:基于 6W护理轨迹多维模型的状态序列分析的新方法
机译:对医疗保健轨迹多维模式发现的贡献
机译:Va指数:量化具有多维节点属性的网络中的协同模式(开放存取)。