發(fā)布時間：2021-08-23 14:56

　　科研對高校的發(fā)展至關重要,高校開展科研考核的目的是為了調動教職員工的科研積極性和促進學�？蒲邪l(fā)展,發(fā)現與學�？蒲邪l(fā)展相關的因素,以便有針對性地制定行之有效的科研政策。利用Apriori算法,以遼寧工程職業(yè)學院科研考核系統(tǒng)采集的數據為研究源,將數據導入Weka軟件工具后進行關聯(lián)性分析,為學院的科研工作發(fā)展提供有效的決策參考。 

【文章來源】：遼寧高職學報. 2020,22(10)

【文章頁數】：3 頁

【文章目錄】：
一、Apriori算法
二、科研考核信息關聯(lián)分析算法
三、科研考核信息數據的預處理
四、科研考核信息的關聯(lián)規(guī)則分析
五、小結


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于預判篩選多叉樹的Apriori算法[J]. 孫朝暉.  信息技術與信息化. 2018(10)
[3]基于矩陣相乘的Apriori改進算法[J]. 王蒙,方睿,鄒書蓉.  計算機與數字工程. 2018(10)
[4]應用.NET和數據挖掘技術的高職科研管理系統(tǒng)設計研究[J]. 許悅.  電腦知識與技術. 2018(24)
[5]關聯(lián)規(guī)則算法的計算效率優(yōu)化研究[J]. 董博,王雪.  計算機仿真. 2017(09)
[6]基于關聯(lián)規(guī)則的數據挖掘技術研究[J]. 萬曉燕,陳姍.  現代計算機(專業(yè)版). 2015(14)
[7]大數據下關聯(lián)規(guī)則算法的改進及應用[J]. 楊秀萍.  計算機與現代化. 2014(12)
[8]一種精簡的關聯(lián)規(guī)則表示模型[J]. 田衛(wèi)東,陳浩.  計算機應用研究. 2015(03)
[9]基于Aproiri算法的頻繁項集挖掘優(yōu)化方法[J]. 吳學雁,莫贊.  計算機系統(tǒng)應用. 2014(06)
[10]基于Apriori算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘研究[J]. 李慶紅.  電腦與電信. 2008(09)



本文編號：3358080