【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取未知的、有效的和可操作的信息的過程,利用挖掘出來的信息可以做出關(guān)鍵的業(yè)務和戰(zhàn)略決策。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘從大數(shù)據(jù)集中提取有意義的信息是一種非常流行和有效的方法。它試圖找到在大型事務數(shù)據(jù)集中的項目之間存在的關(guān)聯(lián)。由Agrawal在1993年提出的Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則中的一個經(jīng)典算法。本文的目的是通過使用一種改進的Apriori算法來輔助認定貧困大學生。為了使高校貧困學生能夠集中精力學習、無需過多擔心他們的生活,我國采取了各種措施來幫助他們。如何通過校園一卡通的消費數(shù)據(jù)分析學生的消費模式從而認定貧困生成為一個重要的課題。之前的研究大多采用Apriori算法,然而,該類算法有以下兩個缺點:(1)產(chǎn)生大量的候選項集,并呈現(xiàn)組合式的增長。(2)Apriori算法需要掃描數(shù)據(jù)庫以確定每一項是否為頻繁項集,頻繁地掃描數(shù)據(jù)庫給I/O設(shè)備造成沉重的負荷。本文采用基于劃分的方法,僅需掃描一次數(shù)據(jù)庫,避免了產(chǎn)生大量候選項集,從而提高了Apriori算法的效率;本文還探討了改進算法的實現(xiàn)細節(jié)及其在輔助認定貧困大學生工作中的應用。本文采用在廣東外語外貿(mào)大學南中國商學院在2015-2016學年校園一卡通消費數(shù)據(jù),在MySQL community server 5.6平臺上對數(shù)據(jù)進行處理,運用改進的Apriori算法分析學生消費數(shù)據(jù)與其家庭經(jīng)濟情況之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,最后利用挖掘出來的關(guān)聯(lián)規(guī)則來預測貧困大學生的消費行為,為高校貧困學生判別工作提供了輔助依據(jù)。
【圖文】：

一種改進的 Apriori 算法在認定大 中，Apriori 算法將連接上一次迭代獲得的頻繁 ( k 1)其中 apriori-gen 函數(shù)用來產(chǎn)生候選項集,其作用就是候選 -項集。0 中，算法多次掃描數(shù)據(jù)集、計算候選項集的支持度。 t 中的 Ck 中的所有候選 k-項集。算候選項集的支持度計數(shù)之后，刪去支持度計數(shù)小于長頻繁項集，，沒有新的頻繁項集產(chǎn)生，即kL = 時，算

dy_totalp on t.sno = p.sno order全院學生消費總次數(shù)：mes)，sum(totalconsume) from ykt 2013-2015 級全院學生飯?zhí)孟M總額消費為 43277351 分錢/82531 次=524._Times 的值：
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號：2524235