發(fā)布時(shí)間：2020-12-22 02:26

　　科技日新月異,各大高校作為技術(shù)人才孕育的搖籃,許多未來(lái)社會(huì)的改變正由此處悄然誕生。大部分高校都已經(jīng)擁有了自己的教育平臺(tái),在這樣的平臺(tái)里,每天都有大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生,合理地挖掘利用這些數(shù)據(jù)會(huì)為師生甚至教育指導(dǎo)帶來(lái)很重要的意義。教學(xué)成績(jī)作為教育數(shù)據(jù)中很重要的一個(gè)部分,它能在一定程度上直觀地反應(yīng)學(xué)生學(xué)習(xí)情況和教學(xué)質(zhì)量。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)來(lái)對(duì)教學(xué)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提取,并將得到的有意義的成果用作教學(xué)指導(dǎo),學(xué)生培養(yǎng)方面的依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中不可獲取的一類算法,主要目的是分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)聯(lián)。本文的研究目的正是通過(guò)挖掘教學(xué)成績(jī)來(lái)發(fā)現(xiàn)課程之間存在的關(guān)聯(lián),因此采用了關(guān)聯(lián)規(guī)則作為本文實(shí)驗(yàn)的主要方法。本文對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了深入的研究分析,梳理了關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)展歷史,并且結(jié)合其他學(xué)者的研究?jī)?nèi)容,提出了一種多維多層的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法MMSP。本文結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù),對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。遵循數(shù)據(jù)挖掘流程,收集實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)的預(yù)處理,獲得可以適合算法的數(shù)據(jù)模型;接下來(lái)使用相關(guān)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘:首先是使用FP-growth算法對(duì)無(wú)時(shí)序關(guān)聯(lián)的課程維度進(jìn)行處理;然后使用MMSP算法只針... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)挖掘主要任務(wù)

睦┱�。举�?得鰨?ü齕A]={C,D,T,W}可以得到[AC]={D,T,W},[AD]={T,W},[AT]={W}。垂直方法像 Eclat 算法[62]就是使用這種類的獨(dú)立性進(jìn)行頻繁模式枚舉。圖3.1.2 展示出了典型的垂直挖掘過(guò)程。例如，可以相交 A（t（A）= 1345）和 D（t（D）= 2456）的 tidset 以獲得不頻繁的 AD（t（AD）= 45）的 tidset。由此可以看出，在密集的數(shù)據(jù)中，t 頭的大小可能變得非常大。Diffset 策略是使用差異概念來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題的。

圖 3.2 tidsets 的模式計(jì)算set 策略的目的是避免存儲(chǔ)每一個(gè)類成員的完整 tidset。個(gè)類成員和類前綴項(xiàng)集之間 tidsets 中有差異的軌跡，補(bǔ)充說(shuō)明，這些差異是由根幾點(diǎn)開(kāi)始，遍歷所有路徑向其孩成員可以使用完整的 tidsets。進(jìn)制來(lái)增強(qiáng)垂直挖掘有兩種方法，可以選擇從頻繁項(xiàng)目的開(kāi)始就將 tidset 表示轉(zhuǎn)換為 di 集合表示。如果從 tidse集如 AD，d(AD)=t(A)-T(D)=13(當(dāng)不會(huì)產(chǎn)生混亂時(shí)，使用省略繁的，我們檢查σ( ) d( D) 4 2 2,因此 AD 不是sets 開(kāi)始，將會(huì)發(fā)現(xiàn) d(AD)=d(D)-d(A)=13-26=13,可以看雖然簡(jiǎn)單，但是也可以清楚地觀察到，對(duì)于如圖中所示的ffset 策略實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)大小的大幅減少。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的元器件可靠性數(shù)據(jù)分析模型[J]. 劉啟越,劉曉宇.  環(huán)境技術(shù). 2019(S2)
[2]關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法的大學(xué)生行為分析研究[J]. 張華霞,李秋生,蒲蓬勃.  贛南師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)



本文編號(hào)：2930964