本文關鍵詞：Apriori算法研究及在本科招生數據挖掘中應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數據挖掘是從大量的數據中通過算法挖掘出未知潛在的知識或有價值的規(guī)律的過程。Apriori算法是數據挖掘關聯(lián)規(guī)則中的經典算法,該算法通過對數據的關聯(lián)性進行分析和挖掘,挖掘出信息之間的潛在聯(lián)系,用來進行決策和指導,廣泛應用于各個領域。獨立學院作為本科教育新力量的興起,競爭壓力日益增大,提高學校考生報到率和在校學生質量,成為獨立學院發(fā)展的關鍵因素。如何利用歷史招生信息數據進行挖掘,從而發(fā)現其潛在的數據之間的關系,利用數據挖掘的結果進一步指導招生工作,對獨立學院招生具有重要意義。本文首先介紹了數據挖掘技術的概念、任務和方法,重點描述了關聯(lián)規(guī)則算法中的Apriori算法。主要工作：首先是重點研究和分析了傳統(tǒng)Apriori算法和已有的改進Apriori算法存在的問題,提出了基于數據規(guī)模劃分的DPApriori算法和基于屬性列的DPApriori-N兩種改進算法,通過實驗驗證了改進算法的有效性。其次,分析了招生信息數據,給出了招生信息數據的清洗過程和招生信息數據挖掘系統(tǒng)的需求分析。最后,將改進的Apriori算法應用到招生信息數據挖掘系統(tǒng)中,并以可視化的方法將數據挖掘結果展示出來,為招生工作提供決策、提高考生報到率和考生質量給出了合理化的建議,一定意義上提高了學校的辦學質量。
【關鍵詞】：數據挖掘 關聯(lián)規(guī)則算法 Apriori算法 招生信息
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-13
• 1.1 論文研究背景及意義10
• 1.2 國內外研究現狀10-12
• 1.3 論文研究的主要內容及組織結構12-13
• 2 數據挖掘技術13-28
• 2.1 數據挖掘技術的概念13-15
• 2.2 數據挖掘技術的主要任務15-17
• 2.3 數據挖掘技術的主要方法17-19
• 2.4 關聯(lián)規(guī)則數據挖掘算法19-27
• 2.5 本章小結27-28
• 3 Apriori算法研究與改進28-40
• 3.1 已有Apriori改進算法的分析與研究28-30
• 3.2 基于數據規(guī)模劃分的Apriori改進算法30-34
• 3.3 基于屬性列的Apriori改進算法34-37
• 3.4 算法性能評估37-39
• 3.5 本章小結39-40
• 4 招生信息數據分析及清洗40-48
• 4.1 業(yè)務背景40-41
• 4.2 招生數據分析41-45
• 4.3 系統(tǒng)功能需求分析45-46
• 4.4 數據清洗46-47
• 4.5 本章小結47-48
• 5 Apriori改進算法在招生信息中的應用48-56
• 5.1 系統(tǒng)平臺48
• 5.2 招生信息數據挖掘系統(tǒng)模型48-49
• 5.3 招生信息數據挖掘結果49-55
• 5.4 本章小結55-56
• 6 總結與展望56-58
• 6.1 論文總結56-57
• 6.2 未來工作展望57-58
• 參考文獻58-61
• 作者簡歷61-63
• 學位論文數據集63

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