基于關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘在高校教學評價中的應用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)信息被譽為當今社會最為寶貴的財富。數(shù)據(jù)挖掘作為新興的前沿學科，雖然發(fā)展歷史較短，但發(fā)展態(tài)勢異常迅猛，尤其是在最近幾年。數(shù)據(jù)挖掘技術有著非常廣泛的應用前景和寶貴的推廣價值，并且在許多行業(yè)和領域里已經(jīng)獲得了非常良好的效益。然而與此形成強烈反差的是數(shù)據(jù)挖掘在高等教育領域的應用還遠遠不夠，與其它領域對比起來，仍然存在較大差距。
　　 本文主要闡述了數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)倉庫的一些基本理論知識，重點介紹了關聯(lián)規(guī)則的基本理論以及關聯(lián)挖掘算法-經(jīng)

2、典Apriori算法。本文分析了該算法的缺點并針對存在的弊端，給出了Apriori-A、Apriori-B兩種優(yōu)化策略。最后結合毫州師范高等?？茖W校實際情況，以教學評價為例，著重探討了關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在高校的實踐應用。本文所做的主要工作體現(xiàn)在以下幾點：
　　 (1)在認真學習了相關參考文獻的基礎上，對數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫的基礎理論知識作了細致的梳理，并闡述了數(shù)據(jù)挖掘應用的重要意義。
　　 (2)仔細分析并研究了關聯(lián)規(guī)則算法

3、-Apriori算法，給出偽代碼表示，并指出了其存在的缺點。本文給出了兩種優(yōu)化策略Apriori-A和Apriori-B，結合實際的例子對這兩種優(yōu)化算法均作了細致的分析和深入的研討，并通過例子可以驗證其算法效率確實得到改進。
　　 (3)以毫州師專教學評價數(shù)據(jù)庫及教師檔案等信息為挖掘藍本，給出了毫州師?；趦?yōu)化后的Apriori-B算法的數(shù)據(jù)挖掘模塊的整體功能設計框架，并提出兩種實現(xiàn)挖掘的方案。最終的實際挖掘結果也表明兩種方案僅