基于兴趣度-相关性规则挖掘的研究及在推荐选课系统的应用

通过分析和比较现有的关联规则挖掘算法,针对本研究的问题,采用一种改进的基于兴趣度的增量挖掘算法,该算法既适用于动态数据库的更新挖掘,又适用于最小支持度和最小置信度变化的更新挖掘.然后将其运用于推荐选课系统中,通过对学生已有成绩数据库信息和己选课信息进行深层次的数据挖掘,获取合理、可靠的课程结构关联规则.本系统既考虑课程之间关联规则的相关性,又考虑学生的学习能力和学习兴趣,为选课推荐服务提供更好的支持.     

数据挖掘在厦门大学研究生成绩系统中的研究与应用

针对目前厦门大学研究生成绩库中的数据没有得到有效利用的问题，本文提出对成绩库进行关联规则的挖掘。在不改变纵向成绩库结构的基础上，改进经典的Apriofi算法，即为侯选频繁项目集的每一个项目，逐遍扫描事务库：然后从减少扫描范围和改进sql语句两方面改善Apfiofi算法固有的缺陷，以大幅提高挖掘速度；最后利用管理学院的部分成绩库数据证明了关联规则在课程相关性分析上的有效性和实用性。     

多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘仿真

针对传统数据关联挖掘过程只适用于单段数据集,导致内存负担重、挖掘频繁项集效率不高等问题,提出一种多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘方法.运用多支持度算法对数据集逐步搜索,数据集按照数据项的MIS大小有序排列,采用最小值作为最小支持度,确保该算法的地推性.构建FP_ tree树,利用FP_tree算法对待选项实施剪枝,从而准确挖掘出频繁模式的关联规则.仿真结果证明,多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘具有较好的性能,有效提高了关联规则的挖掘效率.     

关联规则在课程相关性分析中的应用

该文论证了采用关联规则算法进行数据挖掘,以发现课程之间相关性的可行性。提出了基于支持--置信--兴趣度的关联规则挖掘算法,通过引入感兴趣度,对挖掘结果进行进一步的相关分析。     

改进的关联规则算法在学生成绩预警中的应用

针对现阶段高校教学数据库中积累的成绩数据量大,而教育者从中获取的信息少的现状。为此,结合关联规则算法挖掘频繁项目集的特点,利用改进的Apriori算法对学生成绩数据进行分析处理,找出数据中隐藏的课程关联规则,将这些规则用于学生成绩预警,及时找出可能出现不及格的课程,对部分学生给出警告,加强学习监督。实验结果表明,改进的Apriori算法的效率明显优于改进前,得出的关联规则可以作为学生成绩的预警因子。     

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题，本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论，进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后，用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则，以指导学生的选课。     

分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘

针对传统分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘的准确度较低、挖掘效率较低等问题,提出一种新的分布式数据库中关系数据正负关联规则挖掘方法.在关联规则基本概念和性质分析基础上,利用多级支持度从频繁项集中生成正关联规则,结合根据频繁项集和非频繁项集生成负关联规则,通过最小支持度合理设置相关置信度,引入不同权重值于各数据库中,实现分布式数据库中关系数据正负关联规则的挖掘.仿真结果表明,以上算法可有效识别结果规则集中的负关联规则和弱关联规则,确保数据库中关联数据挖掘更加准确;在不同最小支持度或不同事务数条件下,挖掘速度较快,提升了挖掘效率.     

直觉模糊关联规则挖掘及算法研究

针对关联规则挖掘中连续属性离散化时的"尖锐边界"问题,提出了一种用直觉模糊集合理论来改进关联规则挖掘的方法,定义了直觉模糊非支持度和非置信度的概念,阐述了"支持度-非支持度-置信度-非置信度"的关联规则挖掘度量机制.描述了直觉模糊关联规则挖掘的基本原理和算法,并给出了算法的基本步骤,最后用实例验证了此算法的有效性.     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于FP_growth算法的课程相关性的关联规则研究

文章探讨了高校专业课程间的相关性问题,通过对数据挖掘中的关联规则挖掘进行研究,将关联规则挖掘应用于高校教务管理数据库,针对学生的成绩数据进行预处理,并利用FP_growth算法较快地挖掘出隐藏在成绩数据之后课程关联性规则,从而得到了一些合理、可靠的课程相关性规则,为高校的专业课程设置和学生选课提供决策依据。