Apriori算法在学生成绩分析中的应用

该文将关联规则的Apriori算法应用于考试系统中,通过对考生各门课程考试成绩的分析,找出课程之间的联系,为教师的教学及学生的努力方向提供指导性意见。     

Apriori算法在学生成绩管理中的应用

介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法,提出了成绩预警模型,并利用Apriori算法进行了求解。所得到不及格课程之间的关联规则,可以为教师的教学管理及学生学习提供一定的指导和参考。     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。     

数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

数据挖掘作为一种数据处理技术,可以通过从大量数据中提取有效信息,从而为人们的决策提供指导。根据当前学生成绩分析中存在的不足,提出利用数据挖掘Apriori算法对其进行分析研究,通过对教务管理系统中大量的学生成绩进行分析,找出所开设课程之间的内在联系,为专业人才培养方案的制订提供参考,为教务管理人员教学工作更科学地安排提供依据。     

Apriori算法在篮球比赛常用技术动作挖掘中的应用

介绍关联规则挖掘中的Apriori算法,利用Apriori算法,挖掘出篮球比赛最常用的技术动作,为球员和教练员的训练提供参考信息.     

Apriori算法研究及其在学生成绩分析中的应用

本文在研究关联规则挖掘技术的基础上，以我校计算机专业专业课程成绩为关系数据库，将关联规则中的Apfiofi算法运用到学生成绩分析中，挖掘课程问的相关性，为学生选课和学校合理的安排教学计划提供指导。     

基于Apriori算法的远程教学成绩影响因素分析研究

该文利用数据挖掘技术中的Apriori算法,对远程教育教学成绩的影响因素进行分析,重点分析了教学成绩的高低和学生的年龄、网上学习的时间、网上学习的模块数、面授教学到课率等因素的之间的关联度,并以此为基础处,探究建立一套了学、完善的远程教学评价机制,实现教育质量的提升。     

关联规则Apriori算法在教学评价中的应用

通过应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法,对教学评价数据样本进行数据分析,使用数据库中用户交互数据记录,利用最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,为教育教学活动发挥指导作用,为教学管理提供合理、科学的决策支持,并且提出了对系统进一步的改进建议。     

数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

Apriori算法及其改进算法Apriori—new的应用分析

对Apfiofi算法进行应用分析，针对其不足之处，提出一种新的改进型算法——Aprior—new，给出该算法的工作过程，并对该算法进行应用分析。将两种算法进行应用对比，结果表明．Apnofi—new算法占用内存少，执行效率更高。     

基于知识网格的Apriori挖掘算法研究

在现有的网格和数据挖掘技术基础上,研究和分析了知识网格的整体框架,以及该框架下语义学习过程,基于知识网格平台下的语义学习思想,对经典的关联规则算法Apriori算法作了改进,使之适用于知识网格平台下的分布式关联规则挖掘,并对该算法进行了分析、测试和评估.     

基于数据库技术的Apriori改进算法研究与应用

通过学习《数据库原理与应用》这门学科,将数据库知识与数据挖掘知识相结合,研究Apriori改进算法及它在餐饮智能推荐中的应用。针对基本Apriori算法在运行过程中需要多次扫描数据库,算法每次生成的候选项集多,导致系统开销过大,运行效率低的问题,提出一种改进的Apriori算法。将改进后的算法应用到餐饮智能推荐中,取得良好的效果。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中．如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要．数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用．并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中,如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要,数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用,并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

浅论Apriori算法的改进

本文介绍了关联规则挖掘的基本概念．分析了经典的Apriori算法．提出一种改进的关联规则挖掘算法．解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想：①采用位图数据格式：②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集．当系统需要运行时．首先采用数据库的过滤技术．可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈．系统运行速度将得到较大的提升。将设算法应用于课程相关性分析。实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。     

基于灰色关联分析的Apriori算法的研究及应用

关联分析是一种重要的数据挖掘技术。文中结合房地产行业的特点,将关联分析方法应用于对消费者购房行为的研究中。传统的关联规则挖掘算法-Apriori算法在实际应用中存在着计算量大、挖掘效率低、产生大量不相关的关联规则等问题。为了减少计算量、提高挖掘效率、发现有价值的关联规则,提出了一种灰色关联度分析算法和Apriori算法结合的研究方法。首先采用灰色关联度分析算法得出影响消费者购房需求和偏好的关键因子,然后采用Apriori算法对关键因子和目标因子之间进行关联规则挖掘。以某市问卷调查的消费者信息记录进行建模,结果表明该关联分析方法具有较高的挖掘效率并且研究结果具有合理性和准确性。     

Apriori算法的改进及其在电子商务中的应用

提出一种可以通过对项目集中的元素赋以权值的方法,在计算项集(商品)的支持度的同时考虑项集(商品)的出现频率和重要性.这样数据挖掘中的关联规则就可以在电子商务中得到很好的应用.     

一种基于关联规则Apriori算法的改进研究

介绍Apriori算法的原理和基础,并对制约Apriori算法效率的瓶颈问题提出一种改进策略,针对该算法的两个缺陷,多次扫描事务数据库并产生大量的候选集,提出一种0-1矩阵的改进算法改变由低维频繁项目集到高维频繁项目集的多次连接运算。此改进算法大大减少了访问数据库的次数,提高系统的运行效率,同时还减少大量的候选集的产生,节约存储空间。