数据挖掘技术在远程教育教学中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.简要介绍了数据挖掘技术.给出了一个完整的数据挖掘系统设计与实现过程.它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤.文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程,并通过改进Apriori算法来提高挖掘的效率,为远程教育教学决策提供了科学依据.     

数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用

对数据的分析比信息的获取更困难。提出了利用数据挖掘技术的关联规则对教学质量进行数据分析。以学生评价为例,使用改进的Apriori算法,建立了基于关联规则的评价指标体系,并取得了良好的效果。     

数据挖掘技术在学生就业指导中的应用

管理信息系统的应用使得职业学校的就业指导工作产生了质的飞跃,但随着毕业生人数的极具增长,系统中不可避免地积聚了大量的就业信息数据,与之匹配的统计方法已不能适应现实的需求。数据挖掘技术可以有效解决这一问题,它所包含的Apriori算法,能建立在学校的就业历史数据之上,深入分析毕业生的就业数据从而发现真正影响学生就业问题的内因,还能通过结合学生的受教育与就业需求之间的相关性,分析出社会对人才的真正需求,进而为职业学校的管理者提供参考数据,帮助他们对学校的教育模式进行改革,使其更契合当下社会对人才的需求,从而最大程度地提高毕业生就业指导工作的有效性。     

关联规则算法在教育信息数据挖掘中的应用

简要介绍数据挖掘中的关联规则算法,并将之运用到学生成绩的数据挖掘中,挖掘高数成绩与高考成绩之间的潜在关系。提出学生大学期间的高数成绩和高考成绩并没有直接的关系,大学生活是一个全新的里程碑,不要因为自己的高考成绩而妄自菲薄。     

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.     

关联规则在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

文章用数据挖掘中的关联规则技术对高校图书馆学生的借阅数据进行挖掘分析,从而挖掘出读者的阅读兴趣,发现书籍借阅的关联规则,科学地进行建议借阅和图书推荐等服务,以提高图书馆管理效率。     

浅谈数据挖掘技术在大学生心理问题中的应用

本文首先分析了数据挖掘在心理问题中应用的必要性,讲述了数据挖掘的任务,详细介绍了关联规则,决策树以及Apriori算法,最后提出了数据挖掘在心理问题分析中应用的思路。     

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招生工作中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则算法。按照数据挖掘的过程探讨了关联规则在高校招生工作方面的应用。利用关联规则对高校学生入学信息及在校期间的成绩等数据库进行挖掘,可寻找出学生入学时诸因素与大学培养结果之间的关联关系,从而为高校招生决策者提供科学依据。     

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.     

关联规则挖掘算法的改进

为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想。先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集。该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了“项集生成瓶颈”问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确。     

数据挖掘在图书管理方面的应用

随着高校图书馆图书的大量购买和招生人数的增多,图书管理运行系统产生了大量数据,利用传统的方法无法对这些海量数据进行研究分析。而数据挖掘正是解决此类问题的先进技术,对数据挖掘从定义、功能、应用方面进行了比较详细的阐述,尤其是在应用方面重点介绍了Apriori算法和K-means算法,讲述了其基本思想和工作过程。结合图书馆的数据,进行聚类分析和关联规则分析,得出最优的馆藏布局,为读者提供更好的主动的、人性化的服务。同时对数据挖掘在图书管理中的前景作了瞻望。     

关联规则挖掘技术在煤矿安全预警系统中的应用研究

针对煤矿安全预警数据多源异构的特点,文章提出了一种采用关联规则挖掘技术对煤矿安全预警系统参数进行数据挖掘的设计方案,给出了关联规则挖掘模型及其算法分析,详细介绍了关联规则算法中的Apriori算法在煤矿安全预警系统中的应用及实现。仿真结果表明,该方案性能良好,是煤矿安全综合评价的一种有效方法。     

基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究

多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。     

数据挖掘在美容美体中心的应用

随着数据挖掘技术的发展,其应用领域也越来越广。介绍了数据挖掘技术的概念,并将数据挖掘技术应用到雅姿美容美体中心,具体阐述使用关联规则分析对顾客所选择的服务进行挖掘,发现顾客同时选择的多种服务间的关联关系,这样有利于将多种服务组合起来进行促销,对雅姿美容美体中心及其他美容美体中心的运营具有重要指导意义。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

目前,人们已经提出了许多挖掘关联规则的算法及其变型,其中最著名的是Apriori算法,但传统的算法效率太低。为了解决这些问题,本文提出了一种快速更新的关联挖掘算法。     

基于关联规则挖掘领域的Apriori算法的优化研究

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究课题,在挖掘数据间的关联性时具有非常重要的意义。本文在分析关联规则挖掘及Apriori算法的基础上,从压缩扫描数据集及提高剪枝效率等方面对算法进行了优化改进,从而达到了降低消耗、提高算法效率的目的。最后,通过实例对优化的Apriori算法作了详细介绍。     

关联规则在网络告警数据挖掘中的应用研究

从网络告警数据库中挖掘知识对网络管理和维护有重要作用.本文研究了将关联规则应用于网络告警数据挖掘的原理和算法,并给出具体实例.挖掘出的关联规则可以应用于告警过滤、告警关联、故障定位和故障预测等,可有效提高网络的智能化管理.