关联规则在招生决策中的应用分析

随着高校招生系统的广泛使用,系统中积累近年来大量的生源信息和招生信息,如何使得这些看似垃圾的数据成为对高校招生决策的重要信息,该文应用数据挖掘技术中管理规则的Apriori算法,以招生系统中的信息为研究对象,挖掘影响学生报到的内在因素,发现与报到率关联的有用信息,从而降低招生宣传的成本,为高校的招生决策者提供指导和有效的数据支持。     

关联规则在招生决策中的应用分析

随着高校招生系统的广泛使用,系统中积累近年来大量的生源信息和招生信息,如何使得这些看似垃圾的数据成为对高校招生决策的重要信息,该文应用数据挖掘技术中管理规则的Apriori算法,以招生系统中的信息为研究对象,挖掘影响学生报到的内在因素,发现与报到率关联的有用信息,从而降低招生宣传的成本,为高校的招生决策者提供指导和有效的数据支持。     

关联规则挖掘技术在研究生招生管理中的应用

以关联规则挖掘为例,按照数据挖掘技术的典型步骤,对某高校研究生招生信息库进行了挖掘,并设计出可行的数据挖掘实施办法,根据已计算的挖掘结果为硕士点学科遴选学生工作及招生管理部门部署宣传工作提供了有益的参考建议。     

关联规则挖掘在高校招生决策中的应用研究

高校每年招生都积累大量的高招录取数据,这些数据中隐藏着宝贵的生源信息知识,采用矩阵等价类关联规则挖掘算法,对高招录取数据进行关联规则挖掘．并通过实验证明所挖掘的关联规则能够为高校投放招生计划、安排招生宣传方案等工作提供决策辅助．具有很广泛的应用价值。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用

随着网络技术的飞速发展,电子商务已经作为新型商务模式,在给我们带来便捷体验的同时也带来了信息过量的问题。用户在大量产品信息中需要花费更多的时间来寻找所需的商品或服务。此时,数据挖掘就能够解决这方面问题,利用关联规则的挖掘技术,找到销售商品之间存在的联系,可以帮助商家进行商品推荐和进销存管理等。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

关联规则在教学信息中的应用研究

为了提高教学管理预知性，提高人才培养质量，以收集整理的学生基本信息、历史成绩数据及各项素质测评成绩为数据源，运用经典的关联规则挖掘技术进行挖掘，分析对学生成绩产生影响的因素等。通过分析算法和系统的实现结果表明，采用关联规则挖掘技术分析学生成绩的影响因素，可靠且可行。     

关联规则在学员信息管理中的应用

随着部队信息化建设的不断深入开展,对军事院校学员素质的综合发展提出了更高要求。传统方法对学员综合素质测评比较单一[1],管理者常以测评分值来衡量学生的素质,而未对影响因子进行深入研究。在某军校学员成绩基础上,利用Apriori算法对学员各方面成绩数据进行关联规则挖掘,预设一定的支持度的条件下,由数据库找出具有一定内在联系和不同可信度的训练成绩和课程成绩作为关联规则,为军队院校的军事训练工作统筹安排和科学管理提供信息分析方法和决策依据。     

关联规则发现在素质教育中的应用

目前许多学校都为学生建立了信息数据库，针对如何从海量的学生信息数据库中提取出具有规律性的信息，文中利用数据挖掘中的关联规则发现技术设计并实现了一个学生素质关联规则发现系统。通过对实验结果进行分析，可以得出以下结论：该系统能够根据用户的参数设置自动发现学生各群体各种素质之间的相关性和规律，并界面友好地显示给用户从而能够帮助教育决策者发现当前教育管理中的问题，改进教育方法和策略，以达到深化贯彻素质教育的目的。     

关联规则发现在素质教育中的应用

目前许多学校都为学生建立了信息数据库,针对如何从海量的学生信息数据库中提取出具有规律性的信息,文中利用数据挖掘中的关联规则发现技术设计并实现了一个学生素质关联规则发现系统。通过对实验结果进行分析,可以得出以下结论:该系统能够根据用户的参数设置自动发现学生各群体各种素质之间的相关性和规律,并界面友好地显示给用户从而能够帮助教育决策者发现当前教育管理中的问题,改进教育方法和策略,以达到深化贯彻素质教育的目的。     

负关联规则挖掘算法的应用与研究

传统的正关联规则考虑的是事务中所列举的项目,而负关联规则不仅考虑事务中所包含的项,还考虑了数据库中存在而事务中所不包含的项。该文首先讨论了负关联规则的相关定义,以及它的支持度、置信度与相关度,并分析了PNARC模型的算法。最后对负关联规则的研究发展方向进行分析。     

最简关联规则及其挖掘算法

传统关联规则挖掘算法往往产生过多规则而难以被决策者所采用。针对该问题,文章从应用的角度提出了最简关联规则,其特点是后项只包括一种产品,同时追求规则前项产品项数的最小化,在此基础上给出了一种最简关联规则挖掘算法。利用该算法得到的最简关联规则集包括的规则数量大为减少且能得出与全部关联规则集相同的决策,避免了大量的冗余挖掘,提高了挖掘效率和应用效果。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节,本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法,并通过实例说明了算法的有效性,且与Apriori这一经典算法作了比较。     

一个改进的关联规则挖掘算法

改进频繁项集算法的效率是提高关联规则挖掘性能的重要环节．本文提出了基于包含频繁1-项集的事务集的关联规则挖掘算法，并通过实例说明了算法的有效性，且与Apriori这一经典算法作了比较。     

数据挖掘在高校招生中的应用研究

随着教育改革的不断深入,我国的高等教育得到了长远的发展,高职院校招生规模的不断扩大,招生数量的逐年递增,招生方式朝着多元化、自主化方向发展,院校的招生竞争日趋激烈。本文建立高校招生数据挖掘系统,主要对高校招生信息进行挖掘,提取出有利于高校招生的策略,为高校招生提供决策支持。     

OLAP关联规则挖掘

该文提出一种新的关联规则挖掘方法,OLAP关联规则挖掘。OLAP关联规则挖掘是OLAP技术和一些高效的关联规则挖掘算法的结合。OLAP关联规则挖掘方法是一种灵活的、多维的、多层次的高性能方法。该文首先介绍了O-LAP关联规则挖掘的结构,最后详述了OLAP关联规则挖掘的具体实现。     

关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个非常活跃的领域,给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式及并行／分布式挖掘作了阐述,着重介绍了近几年来发表的一些新算法,并对未来的发展趋势进行了预测和展望。     

基于Rough Set带结论域的关联规则挖掘

论文构建了一种基于RoughSet(RS)带结论域的强关联规则挖掘模型,采用约简决策表和改进的Apriori算法来挖掘关联规则,提高了关联规则的挖掘效率和挖掘质量,提出并实现了带结论域的关联规则挖掘的解决方案。     

挖掘有效的关联规则

本文分析了关联规则的衡量标准,针对其中的缺点和不足,提出了一种匹配度方法用以取代置信度,并将该方法生成的规则与支持度一置信度框架生成的规则做了比较。结果表明,用本文方法生成的规则不仅前件和后件具有较高的相关性,而且减少了冗余规则的生成。