為了滿足第三次產(chǎn)業(yè)革命對(duì)高素質(zhì)人才的需求,具有人才培養(yǎng)主要職能的高校不斷的探索人才培養(yǎng)模式,應(yīng)用信息化技術(shù)輔助教學(xué)管理與教學(xué)改革,致使智慧校園建設(shè)進(jìn)程加快。在高校信息化建設(shè)發(fā)展過(guò)程中,積累了大量數(shù)據(jù),充分挖掘與利用這些數(shù)據(jù)提升教學(xué)管理是十分有意義的工作。目前針對(duì)高校數(shù)據(jù)的挖掘大多是通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法實(shí)現(xiàn)的。然而,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法存在效率低、數(shù)據(jù)維度少、準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題,為了提高算法的準(zhǔn)確度和效率,本文提出了一種融合hash函數(shù)和標(biāo)記事務(wù)壓縮的HMApriori算法并在HMApriroi算法的基礎(chǔ)上結(jié)合OLAP技術(shù),提出多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了融合hash函數(shù)和標(biāo)記事務(wù)壓縮的HMApriori算法,解決了Apriori算法候選項(xiàng)集過(guò)多和冗余的缺點(diǎn)。本文在學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)集上對(duì)Apriori算法、HMApriori算法和其他改進(jìn)算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的HMApriori算法在候選2項(xiàng)集數(shù)量和時(shí)間上取得了明顯的提升。(2)提出了結(jié)合HMApriori算法和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)技術(shù)的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,使用該方法對(duì)學(xué)生個(gè)人信息、上網(wǎng)信息、圖...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘
    2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則
    2.3 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    2.4 OLAP技術(shù)在關(guān)聯(lián)規(guī)則中的應(yīng)用
第三章 HMApriori算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    3.1 HMApriori算法
    3.2 HMApriori算法驗(yàn)證
    3.3 本章小結(jié)
第四章 融合HMApriori算法和OLAP的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法
    4.1 方法模型
    4.2 源數(shù)據(jù)
    4.3 數(shù)據(jù)立方體和OLAP引擎
    4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    4.5 方法驗(yàn)證
    4.6 本章小結(jié)
第五章 學(xué)情分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)功能需求
    5.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.4 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
    5.5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.6 系統(tǒng)測(cè)試
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)介
附件



本文編號(hào)：3834728