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关联规则挖掘是挖掘研究领域的一项重要技术,高职院校教学管理系统产生海量数据,这些数据中隐藏着大量有价值的信息.文章采用改进的Apriori算法对高职院校计算机专业学生成绩进行关联规则分析,挖掘出课程之间的相关性,为高职院校更科学的制定教学计划提供有力的决策支持,进而提高教育教学质量. 相似文献
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关联规则在教学评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
王婷婷 《中国科教创新导刊》2008,(23):44-44
数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程,其中关联规则（AssociationRules）的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。 相似文献
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以COM技术和vB、vC语言为基础设计开发了一个用于挖掘关联规则的可视化人机交互系统.该系统能对Access和SQL Server创建的数据库以及以文本方式记录的数据进行关联规则挖掘.通过人机交互界面使用户参与到规则的挖掘过程中,使系统按照用户的需求完成规则的挖掘. 相似文献
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多媒体图像挖掘的关联规则挖掘 总被引：1，自引：1，他引：0
数据挖掘从大量的数据中提取隐含在其中的有用信息和知识,采用关联规则挖掘方法,对多媒体图像进行关联规则挖掘,得出多媒体图像的关联规则。 相似文献
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靳祥 《绵阳师范高等专科学校学报》2013,(11):83-87
分布式数据库系统中存储了海量数据,在这些数据的背后,蕴涵着大量有价值的知识。这些知识的挖掘已成为继数据库本身研究之后十分重要的方向之一．该文根据分布式数据库的特点,提出了一种在其上的关联规则挖掘系统．该系统利用矩阵工具挖掘局部关联规则,并采用了不确定性推理方法来融合各局部关联规则．从而提高了局部关联规则挖掘效率和和全局关联规则的准确率． 相似文献
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利用决策树数据挖掘技术对英语专业学生相关数据信息开展了实验研究,提出了基于实验数据集的决策树挖掘模型,并据此提取了英语专业学业影响因素的关联规则. 相似文献
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靳祥 《绵阳师范学院学报》2013,(11):83-87
分布式数据库系统中存储了海量数据,在这些数据的背后,蕴涵着大量有价值的知识,这些知识的挖掘已成为继数据库本身研究之后十分重要的方向之一.该文根据分布式数据库的特点,提出了一种在其上的关联规则挖掘系统.该系统利用矩阵工具挖掘局部关联规则,并采用了不确定性推理方法来融合各局部关联规则,从而提高了局部关联规则挖掘效率和和全局关联规则的准确率. 相似文献
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陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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Web数据挖掘技术在电子商务中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在电子商务活动中,基于数据挖掘和万维网应用的电子商务信息平台发挥着重要作用,挖掘和利用信息流和后台数据库中的有益信息——Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。Web数据挖掘技术综合运用Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多领域技术,从包括服务器数据、Web日志文件、查询数据、客户登记信息等既有信息中,运用协同过滤、关联规则等技术挖掘有益信息,促进电子商务的进一步发展。 相似文献
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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题。关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。在给出教学评估数据挖掘系统的框架之后,使用相关数据进行关联规则算法的实验,对结果进行初步分析,其得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。 相似文献
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网络日志数据量日益增大。如何从巨大的网络数据中提取有效信息是数据研究人员一直关心的问题。入侵模式挖掘系统(Intrusion Digger)结合了数据挖掘技术与入侵检测技术,旨在通过发现关联规则而对网络数据进行判别。最小支持度小于所有支持度的项集称为频繁项集,简称频集。基于划分改进的Apriori算法明显优越于原来的算法。基于划分改进的Apriori算法为入侵模式挖掘系统的设计提供了重要的理论支持。 相似文献
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李莉贞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(1)
频繁项集挖掘在数据挖掘中是一个十分重要的组成部分,文章借鉴Apriori算法的思想,结合关系数据库的特殊性,介绍了一种基于SQL的频繁项关联规则挖掘算法,并将其应用于教学评价数据的挖掘中,得出一些潜在的关联规则,为教学管理提供了一定的决策支持信息. 相似文献
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关联规则在学生成绩中的数据挖掘 总被引：1，自引：0，他引：1
董萍 《三门峡职业技术学院学报》2009,8(4)
数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务管理部门安排课程提供参考。 相似文献
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崔晓军 《襄樊职业技术学院学报》2006,5(5):3-4,11
关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。 相似文献
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关联规则是数据挖掘的核心内容之一,通过关联规则的挖掘可以找到繁杂的数据中隐藏的有用信息。通过对已经成功就业的学生具备的知识和能力进行关联规则挖掘,可以挖掘出各个行业成功就业需要具备的知识和能力,从而有针对性地指导学生就业和择业。 相似文献