大数据时代居民健康行为的预测模型构建与实证分析

‌大数据时代居民健康行为的预测模型构建与实证分析”的三级提纲框架，分为9个章节：

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第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
  1.1.1 健康行为对公共卫生的影响
  1.1.2 大数据时代的机遇与挑战
1.2 国内外研究现状
  1.2.1 健康行为预测的相关研究
  1.2.2 大数据在健康管理中的应用现状
1.3 研究目的与内容
  1.3.1 研究目的
  1.3.2 主要研究内容与框架
1.4 研究方法与技术路线
  1.4.1 研究方法
  1.4.2 技术路线
1.5 论文创新点

第二章 健康行为理论与预测模型概述
2.1 健康行为的概念与分类
  2.1.1 健康行为的定义
  2.1.2 健康行为的类型与特征
2.2 健康行为影响因素分析
  2.2.1 个体因素（生理、心理）
  2.2.2 社会经济因素
  2.2.3 环境因素
2.3 健康行为理论模型
  2.3.1 健康信念模型
  2.3.2 计划行为理论
  2.3.3 阶段变化模型
2.4 预测模型的基本概念
  2.4.1 传统统计模型
  2.4.2 机器学习模型
  2.4.3 深度学习模型

第三章 大数据技术在健康行为预测中的应用
3.1 大数据的概念与特征
  3.1.1 大数据的定义
  3.1.2 大数据的“五V”特征
3.2 健康相关大数据的来源与类型
  3.2.1 电子健康记录
  3.2.2 可穿戴设备与移动应用数据
  3.2.3 社交媒体与网络行为数据
3.3 大数据分析技术
  3.3.1 数据挖掘技术
  3.3.2 机器学习算法
  3.3.3 自然语言处理
3.4 大数据在健康行为预测中的优势
  3.4.1 数据规模与多样性
  3.4.2 实时性与动态性
  3.4.3 个性化与精准性

第四章 研究设计与数据处理
4.1 研究设计
  4.1.1 研究思路与总体框架
  4.1.2 研究假设与变量定义
4.2 数据来源与采集
  4.2.1 数据来源（医疗数据、社交媒体、调查问卷等）
  4.2.2 数据采集方法与工具
4.3 数据预处理
  4.3.1 数据清洗（缺失值、异常值处理）
  4.3.2 数据整合与转换
  4.3.3 特征工程（特征提取与选择）
4.4 数据描述性分析
  4.4.1 样本基本特征统计
  4.4.2 变量分布与相关性分析

第五章 健康行为预测模型的构建
5.1 模型选择与构建
  5.1.1 传统统计模型（逻辑回归、线性回归）
  5.1.2 机器学习模型（决策树、随机森林、支持向量机）
  5.1.3 深度学习模型（神经网络、深度信念网络）
5.2 模型训练与验证
  5.2.1 训练集与测试集划分
  5.2.2 模型训练方法与参数设置
  5.2.3 模型验证与交叉验证
5.3 模型评价指标
  5.3.1 准确率、精确率、召回率、F1值
  5.3.2 ROC曲线与AUC值
5.4 模型优化与调优
  5.4.1 参数调优方法（Grid Search、随机搜索）
  5.4.2 过拟合与欠拟合处理

第六章 模型结果分析与实证研究
6.1 模型性能比较与分析
  6.1.1 不同模型的性能比较
  6.1.2 最优模型的