基于关联规则的教务信息挖掘.pdf

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1、第23卷第4期机电产品开簋与纠崭V01．23，No．42010年7月Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalPloductsJuly．．2010文章编号：1002—6673(2010)04—196--03基于关联规则的教务信息挖掘陆洲(包头轻工职业技术学院，内蒙古包头014035)摘要：在高校中，教务管理系统每年都产生大量和教学相关的数据，如教师基本信息、学生基本信息、成绩数据及各项测评信．E-等。这些数据真实的反映了高校的教学情况，但并没有充分利用这

2、些数据来挖掘出有用的决策信息。通过对基于关联规则的教务信息挖掘的研究，把改进的Apriori算法应用在教务信息挖掘中，对影响学生成绩的因素进行分析，确定相互之间的关联规则．以改善教学。关键词：教据挖掘；关联规则；Apriofi算法；教务信息中图分类号：聊11文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1002—6673．2010．04．079TeachingInformationMiningBasedOnAssociationRulesLuZhou∞aotouLightIndustryVoc

3、ationalTechnicalCoUege，BaotouInnerMongolia014035，china)Abstract：Inthecollege，thesystemofteachingmanagementproducelotofdataeveryyear，asteachers’basicinformation，students’basicin-formation，resetdataandtheassessmentinformation，etc．Thesedatareflectedthecol

4、ege7Steachinglevel，butdidnotmakefulluseofthesedatatodigouttheusefulinformation．Studyinteachmginformationminingbasedonassociationrules，theimprovedalgorithmofAprioriisusedinteachinginformationmining，analyzedthefactorstoaffectstudenB7performance，determine

5、themutualassociationrules，toimprovetheteaching．Keywords：datamining；associationrules；apfiofialgorithm；teachinginformation0引言影响高校学生成绩的因素有很多．由于影响面广、影响内容较多、分析能力有限和分析手段落后等诸多原因，传统的分析方法不能准确的得出影响学生成绩的具体因素以及明确的关系。数据挖掘技术的出现为这一难题提供了技术支持。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器

6、学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式。帮助决策者做出正确的决策。数据挖掘的分析方法主要有分类、估值、预言、关联规则、聚集、描述和可视化以及复杂数据类型挖掘。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。而我们想要找出影响学生成绩的具体因素和关系时，用关联规收稿日期：2010—06—01作者简介：陆洲(1981-)，男，讲师，硕士研究生。主要研究方向

7、：数据仓库，数据挖掘与决策支持系统。196则挖掘是十分合适的。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题。最近几年已被业界所广泛研究。1关联规则挖掘简介(1)关联规则的定义：假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务t是I的非空子集。即每一个交易都与一个唯一的标识符TID对应。关联规则是形如x—Y的蕴涵式．其中且。X和Y分别称为关联规则的先导LHS和后继RHS。关联规则在D中的支持度是D中事务包含的百分比。即概率；置信度是包含X的事务中同时包含Y的百分比．即条件概率。关联规则是有趣的，如果满足

8、最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值由用户或者专家设定。(2)关联规则挖掘过程：关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组。第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言。必须达到某一水平。·综合研究·一项目组出现的频率称为支持度．以一个包含A与B两个项目的2一itemset为例．我们可以经由公式求得包含{A，B)项