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数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用
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毕业论文范文题目:
数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用
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数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用
数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:近年伴随着数据量的急剧增长,数据挖掘己经成为人工智能、模式识别等领域的研究热点,已经越来越引起人们重视。其中,关联规则是数据挖掘中最活越的研究方向之一。本文对数据挖掘技术,尤其是关联规则挖掘及其应用进行了系统学习和分析研究,主要包括以下内容:1.Apriori改进算法的设计和分析。对现有关联规则挖掘文献进行调研,特别是对经典的关联规则(文章此处忽略..)挖掘算法Apriori算法及其各种优化改进技术进行了广泛研究。在此基础上,提出了命名为Apriori-B的改进算法,该算法主要考虑Apriori算法中频繁项目集生成的瓶颈问题,通过减少事务数据库扫描次数、压缩进一步迭代扫描事务数的方法对Apriori算法进行改进。我们通过实例,给出了采用Apriori-B算法进行关联规则挖掘,发现频(略..)繁项集的过程。通过与Apriori算法的对比性实验,对Apriori-B算法的性能进行了分析。2.关联规则有效性的研究。为了挖掘真实有效的关联规则,目前常用的衡量标准是关联规则的支持度和置信度。如果按现有标准来生成关联规则,可能会发现大量冗余的、虚假的关联规则。为了减少关联规则挖掘中无效关联规则,我们提出了三种改进方法,即在关联规则的(文章此处忽略..)衡量标准中增加兴趣度、有效度或综合评定度标准,并分别定义了这三种度量。根据兴趣度、有效度或综合评定度的大小,我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则和负关联规则。一般来说只有正关联规则才是有效的关联规则,有时它们只占强关联规则总数的一小部分。最后,我们提供了基于新衡量标准进行关联规则挖掘的改进算法,实验表明我们提出的方法能明显减(略..)少无效的关联规则。3.关联规则挖掘在教学质量评估系统中的应用。对湖南城市学院部分评教数据和教师的档案数据进行关联规则挖掘。我们使用Apriori-B算法产生频繁项集,基于新衡量标准产生关联规则,挖掘出影响教学质量的关键因素。对挖掘结果进行了分析和解释,从而为教学管理部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量。
以上为本篇毕业论文范文
数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用
的介绍部分。
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