目的應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘方法分析高校學(xué)生管理系統(tǒng)中的學(xué)生數(shù)據(jù)信息,為了解影響大學(xué)生多項(xiàng)因素和心理癥狀之間的關(guān)聯(lián)提供依據(jù)。方法以華南農(nóng)業(yè)大學(xué)2011—2013年共11 400名學(xué)生數(shù)據(jù)作為樣本,利用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行處理,針對(duì)支持度—置信度評(píng)估框架的不足,提出相對(duì)提升度作為關(guān)聯(lián)規(guī)則的剪枝方法。結(jié)果 L2集共1 507項(xiàng),符合條件的331項(xiàng),占21.96%; L3集共5 536項(xiàng),符合條件的1 868項(xiàng),占33.74%。相對(duì)提升度的剪枝方法剔除不合理的規(guī)則,得到的規(guī)則和學(xué)生心理狀況吻合,也與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法得到的結(jié)論吻合。結(jié)論相對(duì)提升度的剪枝方法對(duì)找到大學(xué)生的人格特征、心理健康數(shù)據(jù)和成績(jī)等數(shù)據(jù)相互之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則具有有效性和實(shí)用性,可為心理預(yù)警系統(tǒng)提供有意義的指導(dǎo)。

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【文章目錄】：
1 對(duì)象與方法
    1.1 對(duì)象
    1.2 研究?jī)?nèi)容
    1.3 方法
        1.3.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
        1.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用
        1.3.3 基于相對(duì)提升度的多屬性值的關(guān)聯(lián)分析
        1.3.4 算法簡(jiǎn)要實(shí)現(xiàn)和步驟
2 結(jié)果
    2.1 數(shù)據(jù)處理結(jié)果
    2.2 UPI與其他數(shù)據(jù)的關(guān)系
    2.3 EPQ與其他數(shù)據(jù)的關(guān)系
    2.4 影響學(xué)習(xí)的因素
3 討論



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