基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析

针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析.以2009-2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果.另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响.应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用.     

数据关联规则挖掘在高校试卷质量评价中的应用研究

关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一.以高校教务信息管理系统为应用背景对采用改进的Apriori算法成绩数据库进行分析,得出课程相关性规则,在此基础上建立试卷质量综合包含评价指标体系,为高校试卷质量评价提供科学依据.该评价体系使不同专业的学习效果具有综合可比性,突破以往单一的平均成绩进行评价的局限性.     

Microsoft关联规则在高校图书馆中的应用

将数据挖掘引入到图书管理系统中,是高校图书馆发展的必然趋势。利用SQL Server 2005的Microsoft关联规则对高校图书馆的图书借阅信息进行数据挖掘,发现读者的阅读兴趣,找出读者借阅文献之间的关系和规则,可以提高图书资源的利用率,并为高校图书馆开展个性化服务提供指导性建议。     

关联规则挖掘在运动伤病管理系统中的应用

提出将数据挖掘理论应用到运动伤病规律研究的方法,在运动伤病管理系统中集成关联规则挖掘算法。介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的基本概念,阐述了面向关联规则A priori算法的基本思想。描述基于关联规则的运动伤病管理系统的设计模型、各模块的功能和系统执行过程,并采用.net环境下的C#程序开发语言给出部分算法的代码实现。以足球运动为例,把若干运动员的运动伤病信息和比赛运动数据结合,通过数据采集和数据预处理,挖掘出与伤病关联的各项规则,实现系统的应用。     

基于模糊数值约束的成绩数据库关联规则挖掘

在一条成绩记录中包含了项目和与这些项目相关的成绩数值信息,这些数值信息可作为关联规则的一种约束而存在.基于上述问题,提出了一个基于模糊数值约束的关联规则挖掘方法,实际挖掘结果表明这种方法是有效的.     

一种有效产生关联规则的方法

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题，而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的。该文介绍了原关联规则的概念，证明了传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则，均可以由原关联规则导出，而原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目。文中给出产生原关联规则的算法并举例说明算法的执行过程。     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理，采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系，可为教学管理提供决策支持．     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘中关联规则算法用途广泛,通过研究关联规则算法,对各关联算法进行分析、对比总结出各关联规则的适用领域,并对经典的关联规则算法进行了举例与性能分析。     

基于OLAP的关联规则的挖掘

本文讨论了基于 OL AP的关联规则挖掘的结构和相关技术。基于 OL AP的关联规则挖掘是 OL AP技术和高效的关联规则挖掘算法的结合。     

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

适用于协议特征提取的关联规则改进算法

借鉴关联规则挖掘的思想,引入序列项目集的概念,使算法能够处理集合事物和具有序列特性的项目;通过递推的方法依次得出不同长度的特征字段,并利用偏移属性集加以约束去除无效字段,有效控制约束频繁集的规模;最后依据选择策略从约束频繁集中选出最终的特征字段。实验结果表明只要选取合适的参数,用该方法提取协议特征是行之有效的。     

基于链表的关联规则挖掘算法

提出了基于链表的关联规则挖掘算法的基本思想，只需要扫描数据库一次．不产生候选项目集，也不使用逐层迭代的方法，利用链表的特性来提高挖掘效率．     

面向感性设计的关联规则提炼方法的研究

若将关联规则挖掘应用于感性设计,必需解决两个问题:一是如何设置合适的参数值(支持度与置信度)进行关联规则挖掘;二是如何从关联规则挖掘所生成的大量关联规则中提炼出真正有用的信息,以指导产品的感性设计。为了解决上述两个问题,提出了一种提炼关联规则的方法:第一步,设定低水平的支持度和置信度的阈值进行关联规则挖掘,以保留尽可能多的有用信息;第二步,从第一步生成的原始关联规则中提炼出优质的关联规则,在这一步中,设计了一系列具体步骤。并通过实例说明了该方法的应用。     

本科生入学成绩与学业成绩的相关性分析

入学考试成绩是衡量生源质量的主要标准,本文对大学生的入学成绩与学业成绩的相关性进行了统计分析,旨在了解入学成绩对学业成绩的影响程度以及对提高学生学业成绩方面的启发。统计结果表明：不同入学成绩班级间的学分绩有差异;不同入学成绩学生的专业课成绩差异显著;不同入学成绩学生的四年总学分绩有极显著差异。     

基于概念树的空间关联规则挖掘算法及其在土地利用分析中的应用

从地理信息系统（GIS）的角度研究空间关联规则的挖掘算法,以GIS智能分析和辅助决策为主要应用,从单一数据层中的空间概念层次关系研究空间关联规则的挖掘算法,利用该算法对龙海市土地利用进行空间拓扑关系挖掘,得到一些有意义的空间关联规则,例如is_a园地∧adjacent_to交通用地→有居民区,以及is_a水域∧adjacent_to耕地^intersects交通用地→有居民区。