数据挖掘技术在数字化校园共享数据中心的应用

以数字化校园应用为背景,充分利用数据中心存在的大量教学数据,采用数据挖掘技术中的分类技术和关联规则挖掘算法对教学质量评价数据和学生成绩数据进行了挖掘。通过构造决策树挖掘了教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,通过关联分析理论,对学生课程成绩数据库挖掘了专业课程之间的相关性,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。实验结果表明,所得出的结论对高校教学和人才培养有一定的指导意义。     

关联规则在教务管理系统中的应用初探

高校教务管理系统将产生海量数据,这些数据中可能隐藏着一些我们以前不知道的大量有用信息.因此,可采用数据挖掘的关联规则方法来对教务管理系统的学生成绩数据进行挖掘,通过学生成绩是否优秀来找到各对应课程之间的相关性,从而科学地安排教学和指导学生学习.     

基于关联规则挖掘的高职院校计算机专业课程设置

关联规则挖掘是挖掘研究领域的一项重要技术,高职院校教学管理系统产生海量数据,这些数据中隐藏着大量有价值的信息。文章采用改进的Apriori算法对高职院校计算机专业学生成绩进行关联规则分析,挖掘出课程之间的相关性,为高职院校更科学的制定教学计划提供有力的决策支持,进而提高教育教学质量。     

Apriori算法在高校课程设置中的应用研究

近年来,数据挖掘已经引起了信息产业界的极大关注,这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。在介绍关联规则基本概念的基础上,对关联规则的Apriori算法进行了详细的分析和研究,将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。     

基于关联规则的高校课程关联性分析

高校教务管理系统将产生海量数据,这些数据中可能隐藏着一些我们以前不知道的大量有用信息。文章采用Apriori算法,对高校学生成绩数据进行关联规则分析,通过学生成绩是否优秀来找到各对应课程之间的相关性,从而科学地安排教学和辅助教学管理决策。     

基于关联规则挖掘的高职院校计算机专业课程设置

关联规则挖掘是挖掘研究领域的一项重要技术,高职院校教学管理系统产生海量数据,这些数据中隐藏着大量有价值的信息.文章采用改进的Apriori算法对高职院校计算机专业学生成绩进行关联规则分析,挖掘出课程之间的相关性,为高职院校更科学的制定教学计划提供有力的决策支持,进而提高教育教学质量.     

基于相关性分析的铝工业生产能耗寻优

首先,针对铝工业从采矿到电解铝加工的整个生产过程,分析了生产吨铝的基本能耗情况,并提出了基于相关性分析的关联规则挖掘算法。然后,运用C语言实现了算法,完成了对铝工业生产过程中大量能耗数据的关联规则挖掘,找出了其中相关性最密切的变量,并通过控制该变量来指导铝工业生产的节能降耗。     

数据挖掘技术在高等院校学业预警中的应用

数据挖掘技术是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,是一种新的数据处理技术,它能自动分析数据仓库的海量数据,挖掘出丰富和客观的预警知识,并运用于危机预警。将数据挖掘技术运用于高等院校学生的学业预警领域,具有重要的理论意义与应用价值。以某高校教务管理系统中学生成绩数据信息为蓝本,进行课程相关性分析及初步的课程关联规则挖掘,为学生的学业预警和学习效果评价做理论和实践的指导。     

学生成绩数据挖掘系统的设计与应用

针对淮北广播电视大学的学生成绩数据,应用Apriori算法,设计开发了一个简单的数据挖掘系统。该系统包括获取数据、数据预处理、关联规则挖掘和规则结果分析四个模块。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,确定先行课程和后续课程的关系,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

一种改进的关联规则快速算法

数据采集手段的丰富，使获取、保存大量数据变得容易，从海量数据中提取有用的知识和信息是数据挖掘的主要任务，关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。本文介绍了一种改进关联规则快速算法，并加入相关性分析以过滤掉无意义强关联规则以得到更为准确的信息。     

关联规则算法在临床医疗诊断中的应用

为了从临床数据中挖掘出疾病之间的相关性,为疾病临床诊断提供一种辅助方法,使用SPSS Statistics进行数据预处理,将数据转化为布尔数据,最后应用SPSS Modeler搭建基于Apriori算法的关联规则挖掘数据流,采用云南某医院2013年住院病案首页数据（共54 841条）建立疾病间的关联规则模型。从227种疾病中挖掘出信度大于20%的关联规则共40条,涉及20种疾病。关联规则挖掘可以从大量临床数据中发现疾病间潜在关联,为相关疾病的临床诊断提供辅助。     

关联规则技术在高职院校学生培养中的应用研究

本文通过对数据挖掘中关联规则技术的深入研究,在教务管理数据的基础上,将关联规则技术应用于学生培养中,构建了基于学生发展的学生培养模型,得到了一些基本的规则,为高职院校的招生工作、学生的发展提供了科学的参考依据,对教学管理起到了指导和加强作用。     

数据挖掘算法及其在教学管理中的应用

文章利用关联规则的Apriofi数据挖掘算法,以一定范围的学生成绩为数据源,分析了课程问的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管理中,可以合理地设置课程及指导学生选课。     

基于属性相关性分析的高校学生成绩分析应用研究

在高校教育领域,有很多宝贵的数据.通过对这些数据进行有效的挖掘,将结果反馈到课程,将会极大地提高课程质量.使用属性相关性分析技术,创新地提出VA-C5.0挖掘方法,通过对学生课程中所涉及的主客观数据进行数据挖掘、模型构建、模型验证,得到生成树和相应规则集,再与传统挖掘方法相对比,验证其在精确度和时间效率上的优越性.     

电大学籍管理工作中的身份证号信息研究

本文分析了在学籍管理工作中学生基本信息的重要性，并对学生身份证号信息进行重点剖析，研究利用冗余数据、编码规则、业务规则进行数据校验的方法，设计完成的数据校验系统已经成功应用于广东电大学籍管理工作中，对推进广播电视大学学籍管理现代化做了有益研究。     

VoIP网络告警相关性分析研究与应用

告警相关性分析是网络故障管理中的关键技术。研究VoIP网络告警相关性分析,利用基于规则的相关性分析引擎来构建网络故障管理;通过改进规则的定义方式,采用与网络无关的规则库,动态拓扑映射技术,来创建易维护可扩展的告警相关性分析系统。     

基于数据挖掘的课程管理信息系统研究

本文设计了一个基于数据挖掘的课程管理系统,采用了关联规则、分类、聚类等几种主要的数据挖掘方法,对学生学习过程中各类数据进行分析,挖掘学生成绩与教学过程中各类课堂数据之间隐藏的关系,为教师教学及学生日后的学习提供指导。     

基于决策树的英语专业学业影响因素的关联规则挖掘

利用决策树数据挖掘技术对英语专业学生相关数据信息开展了实验研究,提出了基于实验数据集的决策树挖掘模型,并据此提取了英语专业学业影响因素的关联规则.     

关联规则在“基于网络的课程考核改革试点”工作中的应用

介绍了数据挖掘和关联规则,并运用关联规则的Apriori算法对参加“基于网络的课程考核改革试点”学生的成绩数据进行挖掘,得出了形成性考核成绩和期末考试成绩有明显的相关关系的结论。     

关联规则挖掘在就业指导中的应用

关联规则是数据挖掘的核心内容之一,通过关联规则的挖掘可以找到繁杂的数据中隐藏的有用信息。通过对已经成功就业的学生具备的知识和能力进行关联规则挖掘,可以挖掘出各个行业成功就业需要具备的知识和能力,从而有针对性地指导学生就业和择业。