基于数据挖掘的高校学生成绩预警技术的研究

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1、分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目基于数据挖掘的高校学生成绩预警技术的研究英文Researchonthetechnologyofuniversitystudentachievementwarningbasedondatamining题目研究生姓名梁啸姓名夏又新职称副教授学位博士指导教师单位名称计算机科学与技术学院邮编430063申请学位级别硕士学科专业名称计算机应用技术论文提交日期2014.4论文答辩日期2014.5学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年5月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下

2、进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提交的学位论文（含电子学位论文）为答辩后经修改的最终定稿学位论文，并授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容

3、编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要随着高校学生成绩信息量的不断增加，对学生成绩进行简单的统计，对比等信息处理方式难以满足学生和教育工作者的实际需求，学生成绩预警系统的研究已成为当今高校信息管理领域研究的热点。本文使用关联算法对高校学生成绩信息进行数据挖掘，得到课程之间的关联关系，帮助高校教育管理者对学生成绩预警

4、。本文对高校学生成绩预警的相关技术进行了如下研究：对关联规则Apriori算法进行了改进。分析了Apriori算法，研究了Apriori算法在实际应用中的执行过程，通过分析发现：Apriori算法在实际运行中会遇到执行效率较低，某些特殊情况下算法无法运行的困难。为使算法能够满足实际需求，对Apriori算法进行改进，解决算法在实际运行中的困难，通过优化算法储存频繁项集的方法，提高算法的执行效率，提高了算法挖掘结果的准确性。对算法改进前后的执行效率进行对比实验。选取C4.5挖掘算法作为决策树挖掘算法，并且对C4.5算法进行了改进。研究C4.5算法在实际应用

5、中的执行过程，通过分析发现：C4.5算法在执行过程中计算学生信息部分步骤比较繁琐，算法的执行效率受到影响。为提高算法的执行效率，通过重新设置C4.5算法的执行过程，优化C4.5算法，提高C4.5算法的执行效率。设计算法实际应用的实验系统，对改进前后的算法进行验证。首先，设计实验系统的总体架构，然后建立实验系统的数据库，对采集到的数据进行数据预处理，统一数据的格式，加载进入数据库，按照算法功能实现系统的各个功能模块。对比算法改进前后的运行结果，对挖掘得到的强关联规则进行验证，检验算法在实际应用中的可行性和准确性，比较改进前后的算法，对得到的预警结果进行分析

6、，检验实验系统和算法对实际预警的有效性。关键词：高校学生成绩预警；数据挖掘；关联规则；算法改进；实验验证I万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractWithalargenumberofcollegestudentachievementincreasing,studentachievementstatisticsandcomparisonistoosimpletomeettheactualneedsofstudentsandeducators.Researchingonstudentachievementwarningsystemhasbecomea

7、hotresearchinginthefieldofuniversitiesinformationmanagement.Thisthesisusesthecorrelationalgorithmofuniversitystudentachievementinformationfordatamining,Obtainingtherelationshipbetweencoursestohelpeducationadministratorsonstudentachievementwarning.Thisthesiswarningofcollegestudent

8、achievementrelatedtechnologiesfollowingr