关联规则理论研究及其在教学中应用

简要介绍了数据挖掘技术,详细分析了关联规则挖掘算法。分析和指出了现有一些关联规则算法的优缺点。对教学信息库进行数据挖掘,寻找高校教学体制中各因素间的并联关系,为高校管理决策提供了科学依据。     

数据挖掘在教学业绩考核中的应用研究

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部潜在联系的技术,关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。高校教学管理者从诸多方面对教师教学业绩进行考核,该文针对某高校教师教学业绩考核数据集,采用关联规则中的Apriori算法,挖出数据集中某些数据项之间的关联规则,通过对关联规则的分析找出它们之间隐藏的信息,为高校教学管理者提供决策支持,同时指导教师的教学。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法．以及Apfiofi算法的改进研究。     

关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。     

改进的关联规则算法及其应用

本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

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。     

基于FP-Growth算法改进的多层次关联规则挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出了一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上,给出了该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。     

关联规则在高校系统中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了高校教学管理中教师信息之间的隐藏关系.并对数据进行了标准化处理,采用优化的Appriori算法进行数据挖掘.通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系,可为教学管理提供决策支持.     

关联规则数据挖掘在民航快递中的实现研究

介绍了关联规则数据挖掘算法的概念、Apriori算法及其改进,提出了民航快递的关联规则数据挖掘方案和实施过程。     

基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析关联规则数据挖掘结构的基础上,给出该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义.     

分类挖掘在中职教学中的应用

通过分类挖掘技术促进中职教学的发展。首先讨论了中职教学的现状及其特点,然后介绍了分类挖掘的概念及相关技术。以及描述了决策树分类挖掘算法。并通过实例说明了怎样利用分类挖掘工具进行信息挖掘。最后运用分类挖掘技术找出数据库中有效信息,帮助教师全面了解学生,从而针对学生的各项特征作出教学策略的调整,以达到提高教学水平的目的。     

基于关联规则数据挖掘技术在教学管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。其目的是从海量数据中抽取潜在的,有价值的数据规律或数据模型。通过数据挖掘技术对高校教学数据的分析处理,能够形成真正有价值的知识,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。本文主要针对现行高校实际运作的学分选课数据库系统,以关联规则挖掘为例,提出简单而可行的数据挖掘应用实施办法。     

数据挖掘在高校教学及学生学习评价中的应用空间分析

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，本文通过对数据挖掘在高校信息化中的应用空间分析．提供了一个学习者特征分析模式，帮助教学人员合理安排教学工作，协助辅导员对学生的管理，对提高学校的教学管理水平起到指导作用．为数据挖掘技术有效应用于教育领域研究提供了一个方向。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

数据挖掘在高校教学及学生学习评价中的应用空间分析

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,本文通过对数据挖掘在高校信息化中的应用空间分析,提供了一个学习者特征分析模式,帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,对提高学校的教学管理水平起到指导作用,为数据挖掘技术有效应用于教育领域研究提供了一个方向。     

数据挖掘技术在成才因素分析中的应用研究

如何在高校有效地开展素质教育是一个迫切的问题,而通过对高校学生数据库的挖掘,有可能在这方面获得一些科学依据。文中介绍了数据仓库及数据挖掘基本技术,并将数据挖掘技术应用到成才因素分析之上,通过大量的实际数据测试,获取了感兴趣度较大的规则模式,在高校素质教育的具体应用中起到了促进的作用。最后给出了一个基于MSAnalysis Server的多维数据集及数据挖掘结果分析可视化平台。     

大数据教育应用前景分析及对策

近年来,以移动互联、云计算、数据挖掘等技术为基础的大数据技术迅猛发展,已逐渐应用到科技、信息化等各 个行业,成为驱动经济发展的重要引擎。随着教育信息化的不断深入,将新兴的大数据技术应用到教育领域已是大势所趋。 本文对大数据技术进行介绍,分析了大数据教育应用前景及风险挑战,提出可行的建议和措施,以促进大数据技术教育应用的 快速发展。     

数据挖掘技术在教育学中的应用

随着信息化时代的不断发展,数据挖掘技术日趋成熟,满足了人们对于大量信息的处理要求。目前,数据挖掘技术已经越来越多的应用于金融、通讯和交通等各行各业,但是在教育领域的应用相对较少。针对这一现状,在传统的分析方法上采用了关联规则挖掘,聚类挖掘等多种算法,对青少年同伴关系、人际关系和网络成瘾等各方面进行研究,得到不同性别的青少年同伴亲疏程度不同等一系列结论,提出了数据挖掘技术在教育学领域的应用的新前景。     

数据挖掘在网络教育中的应用

网络教育的生存和发展在很大程度上取决于能否提供个性化的教学服务,数据挖掘技术使个性化网络教育成为可能.从分析学习者特征、跟踪分析学习者特点、分析需求趋势、改进网站设计等方面就数据挖掘技术在网络教育的应用进行了探讨.