关联规则挖掘在高校教学评价中的应用

将数据挖掘中关联规则应用到高校教学评价中,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息.利用改进的Apriori算法挖掘评教数据,从大量的评教数据中发现数据间的关联.通过实例分析,结果发现了评价等级与教师的学历、职称、教龄、科研能力之间的关联.分析并利用这些关联规则,既可以提高授课教师的教学水平,又可以为教学管理部门的提供决策参考,从而提高教育教学质量.     

基于关联规则的教学质量评价

利用关联规则的Apriori算法对我院艺术专业教师基本数据和历年教学检查数据进行数据挖掘和分析,发掘出影响教学质量的关键因素,为我院教师队伍建设和优秀人才的引进提供科学、可靠的指导.     

基于关联规则的教学质量评价数据挖掘

课堂教学质量评价是教学质量评估的重要内容,是提高教学质量的重要途径和手段.讨论利用数据挖掘方法中的Apriori算法对教学质量评价数据进行关联规则挖掘,挖掘教学质量与考核对象,考核指标之间的内在关系,为教学管理提供决策支持.     

关联规则挖掘算法在分类中的应用研究

提出了一个基于关联规则挖掘算法的医疗数据分类方法。介绍了关联规则的理论基础、关联规则挖掘算法及其在医疗数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌数据进行挖掘。获得了分类的实验结果,该模型系统达到了较高的分类准确率,证明了数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

分类技术在高职教学质量评价分析中的应用

传统方法对教学质量评价结果的利用太过单一,只停留在以评价结果来恒量教师的教学能力,没有对评价指标与评价结果之间的内在联系进行深入研究.在重庆某职业技术学院的教学质量评价结果数据基础之上,采用数据挖掘技术挖掘教学质量评价结果中隐藏的大量信息,分析了C4.5算法中信息增益率求法,结合评价结果数据,通过构造决策树挖掘教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,运用于学校管理者对教师的安排及岗位的确定,并取得一定的效果.     

数据挖掘在数据分析中的应用

本文围绕着＂教师多媒体软件使用情况＂方面的四个问题,演示了数据挖掘的过程,重点阐述了如何利用数据挖掘工具,对挖掘结果的分类、测试检验、算法修改等操作,并将分类特征可视化,最终针对挖掘结果进行了分析,得出结论。对于数据挖掘在数据分析中的应用,本文做了很好的示范。     

基于数据挖掘技术的教学质量评价系统的研究

该文通过构建一个基于数据挖掘的教学评价质量系统,利用现有的评价数据,经过数据预处理构建数据仓库,用关联规则算法对其进行分析,找到有用的模式或规律,并对这些模式或规律进行分析找出影响教学质量的原因,从而找到提高教学质量的有效方法。     

旅游信息数据挖掘中数量型数据的转化和分析研究

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。其中关联规则(AssociationRules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文论述了如何改进关联规则算法,使之可以挖掘数量型数据,并利用改进的关联规则算法对游客数据进行数据挖掘,从而得到一些对旅游经营有用的知识。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少.数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系.     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

数据整合与数据挖掘技术在医疗保险信息系统的研究与应用

通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。     

数据挖掘技术在晶体材料结构与性能关系研究中的简单应用

该文利用数据挖掘技术中的常用的Weka软件作为挖掘工具,对收集的大量的简单晶体材料结构和性能数据,先使用聚类方法进行数据预处理,再使用关联规则方法挖掘两者间存在的某些关联,发现挖掘出的规则与已知的规律符合较好,表明了数据挖掘技术,特别是关联规则在材料的性能和结构关系研究领域具有很强的实用性,具有巨大的应用潜力,值得进一步深入研究。     

数据挖掘技术在晶体材料结构与性能关系研究中的简单应用

该文利用数据挖掘技术中的常用的Weka软件作为挖掘工具,对收集的大量的简单晶体材料结构和性能数据,先使用聚类方法进行数据预处理,再使用关联规则方法挖掘两者间存在的某些关联,发现挖掘出的规则与已知的规律符合较好,表明了数据挖掘技术,特别是关联规则在材料的性能和结构关系研究领域具有很强的实用性,具有巨大的应用潜力,值得进一步深入研究。     

数据挖掘中的关联规则算法研究

随着计算机技术和信息技术的飞速发展,数据挖掘已经成为当今各行各业重点关注的对象。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的内容,通过关联规则挖掘能够从海量数据中分析出数据与数据之间存在的关系,进而为用户提供更具有参考价值的信息。现阶段关联规则挖掘已经广泛应用于保险、股市、网络数据等多个对市场信息高度依靠的行业。本文从关联规则挖掘相关概念出发,对其主要操作步骤进行了简单分析,并研究了数据分割下的挖掘问题及算法。     

关联规则挖掘在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据.本文研究了关联规则的相关分析并应用于网上书店系统,实现客户订单数据的关联规则挖掘.     

基于数据挖掘的课程相关性研究与分析

关联规则是数据库中某些特定事件同时发生的概率的简单陈述。关联规则挖掘就是利用特定方法发掘数据库中潜藏的关联规则的过程。文中主要运用数据挖掘中的关联规则和AprioriTid算法,以考务数据库为挖掘对象,并在挖掘过程中充分运用数据库技术适时地对挖掘数据进行筛选,有效地提高了挖掘效率。最后,对课程间的相关性进行了分析和研究,得到了有效性的结论。     

数据挖掘在电信业中的应用研究

介绍了数据挖掘的基本流程和应用于电信的一种数据挖掘系统的结构,并对该系统的各模块进行了功能分析说明;对用于关联规则挖掘的Apriori算法进行了详细的分析和研究,同时对电信业务中的一些实际数据用Apriori算法工具进行了实际应用.     

基于遗传算法的关联规则挖掘分析

本文基于遗传算法的思想,并结合关联规则挖掘的要求与特点,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,通过实例,分析给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法,并提出双层循环结构,利用基因重组、一致变异以及自适应参数的手段调整遗传算法进行数据挖掘,以此证明利用这个模型来发现关联规则是可行的、有效的.最后指出遗传算法的特点和基于遗传算法的关联规则挖掘技术的前景.     

Apriori算法在银行系统数据挖掘中的应用

对网上银行系统的数据进行了预处理,完成了关联规则的分析,给出了关联规则数据挖掘过程。根据设定的挖掘目标在Weka平台上采用Apriori算法对银行系统的数据进行了数据挖掘。结果表明,挖掘出的关联规则达到了预定要求,对其他相关领域的数据挖掘有一定的研究价值。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是从海量数据库中挖掘有效或重要信息的过程.普通的关联规则挖掘是数据挖掘的一种基本的方法,但随着时间的推移,挖掘数据库的规模会发生不断变化,人们对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新,然后再利用更新的关联规则进行数据挖掘,这就是增量式挖掘关联规则的方法.