本文關鍵詞：關聯(lián)規(guī)則挖掘在學生就業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應用

  更多相關文章： 數(shù)據(jù)挖掘 關聯(lián)規(guī)則 就業(yè) 頻繁項集

【摘要】：以阜陽職業(yè)技術學院近年來積累的大量畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)為依托,進行了關聯(lián)規(guī)則挖掘.按照關聯(lián)規(guī)則挖掘步驟對學生原始數(shù)據(jù)進行預處理,針對原始數(shù)據(jù)不完整、存儲格式不同等問題,進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約,并建立了學生信息挖掘系統(tǒng).該系統(tǒng)通過對學生數(shù)據(jù)信息的挖掘以及關聯(lián)規(guī)則的形成發(fā)現(xiàn)專業(yè)課程設置的不足,以促進專業(yè)課程的改革.
【作者單位】： 阜陽職業(yè)技術學院;
【基金】：安徽省高校自然科學研究重點項目:關聯(lián)規(guī)則在高職學生就業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應用研究(KJ2016A561);安徽省高校自然科學研究重點項目:校園網(wǎng)絡安全過濾關鍵算法研究(KJ2016A563) 阜陽職業(yè)技術學院《計算機應用技術教學團隊》階段性成果(2013JXTD01)
【分類號】：G717.38;TP311.13
【正文快照】： 高等職業(yè)教育的發(fā)展為社會培養(yǎng)了大批的技能型人才,同時也積累了大量的數(shù)據(jù)信息,并形成了與之相應的學生信息數(shù)據(jù)庫.然而,面對海量的信息,管理者如何加以利用,如何從這些信息中發(fā)現(xiàn)對教育教學改革有指導意義的因素,如何讓學生畢業(yè)以后可以很快適應崗位的需要,已經(jīng)成為高職院校

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孟祥鵬;;一種改進的頻繁項集挖掘算法[J];濮陽職業(yè)技術學院學報;2009年04期

2 葉曉波;;一種基于二進制編碼的頻繁項集查找算法[J];楚雄師范學院學報;2009年03期

3 吳振慧;繆勇;;基于頻繁項集的資源推薦技術在網(wǎng)絡教學平臺中的應用研究[J];揚州職業(yè)大學學報;2014年01期

4 余平;汪繼文;;Apriori算法的一種改進研究[J];廊坊師范學院學報(自然科學版);2009年04期

5 蔡榆榕;;基于多維頻繁項集的在線關聯(lián)規(guī)則挖掘的設計與實現(xiàn)[J];陜西教育·理論;2006年08期

6 董朝賢;;頻繁項集的數(shù)據(jù)挖掘算法及其實現(xiàn)[J];三門峽職業(yè)技術學院學報;2007年02期

7 陳安娜;;Apriori優(yōu)化算法在臨床數(shù)據(jù)挖掘中的應用分析[J];長春師范學院學報;2013年04期

8 郭玉濱;;關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[J];棗莊學院學報;2006年02期

9 盛小春;薛小鋒;;基于數(shù)據(jù)流的頻繁項集數(shù)據(jù)挖掘算法研究[J];江蘇技術師范學院學報;2012年04期

10 鄭明;;關聯(lián)規(guī)則中一種負增量更新算法的探討[J];唐山學院學報;2009年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 欒鸞;李云;盛艷;;多關系頻繁項集的并行獲取[A];2008年全國開放式分布與并行計算機學術會議論文集(下冊)[C];2008年

2 楊曉明;王晨;汪衛(wèi);張守志;施伯樂;;頻繁項集的精簡表達與還原問題研究[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2004年

3 鄧傳國;;頻繁項集挖掘與學生素質測評應用研究[A];2007系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2007年

4 李彤巖;李興明;;基于分布式關聯(lián)規(guī)則挖掘的告警相關性研究[A];2007通信理論與技術新發(fā)展——第十二屆全國青年通信學術會議論文集（下冊）[C];2007年

5 王洪利;馮玉強;;頻繁項集挖掘算法Apriori的改進研究[A];全國第九屆企業(yè)信息化與工業(yè)工程學術會議論文集[C];2005年

6 陳曉云;李龍杰;馬志新;白伸伸;王磊;;AFP-Miner:一種新高效的頻繁項集挖掘算法[A];2006年全國理論計算機科學學術年會論文集[C];2006年

7 李坤;王永炎;王宏安;;一種基于樂觀裁剪策略的挖掘數(shù)據(jù)流滑動窗口上閉合頻繁項集的算法[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（二）[C];2008年

8 鄒遠婭;周皓峰;王晨;汪衛(wèi);施伯樂;;FSC——利用頻繁項集挖掘估算視圖大小[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（研究報告篇）[C];2004年

9 楊曉雪;衡紅軍;;一種對XML數(shù)據(jù)進行關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法研究[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2005年

10 謝志軍;陳紅;;EFIM——數(shù)據(jù)流上頻繁項集挖掘的高性能算法[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2006年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 溫磊;基于有向項集圖的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究與應用[D];天津大學;2004年

2 董杰;基于位表的關聯(lián)規(guī)則挖掘及關聯(lián)分類研究[D];大連理工大學;2009年

3 賈彩燕;關聯(lián)規(guī)則挖掘的取樣復雜性分析[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2004年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王立俊;基于多重最小支持度的氋效用頻繁項集挖掘算法研究[D];廣西大學;2015年

2 陳國俊;基于Hadoop的云存儲系統(tǒng)的研究與應用[D];電子科技大學;2014年

3 尹艷紅;基于Apriori算法的增量式關聯(lián)規(guī)則控制研究[D];大連理工大學;2015年

4 田苗鳳;大數(shù)據(jù)背景下并行動態(tài)關聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D];蘭州交通大學;2015年

5 李雪迪;基于本體論的精細化數(shù)據(jù)分析[D];南京郵電大學;2015年

6 許靜文;基于模糊等價類的頻繁項集精簡表示算法研究[D];合肥工業(yè)大學;2015年

7 王大偉;大數(shù)據(jù)環(huán)境下的關聯(lián)規(guī)則提取算法研究[D];遼寧工業(yè)大學;2016年

8 廖友金;基于有向圖的關聯(lián)規(guī)則挖掘研究與改進[D];東南大學;2015年

9 王蘇琦;基于Hadoop的不確定頻繁項集并行挖掘方法研究[D];南京大學;2013年

10 韓宏瑩;并行數(shù)據(jù)挖掘技術在電信網(wǎng)管告警中的應用研究[D];長春工業(yè)大學;2016年

，

本文編號：1248440