关联规则挖掘技术在学生选课系统中的应用

文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用研究

研究数据挖掘领域中的关联规则及其在学生成绩分析中的应用.设计并实现学生成绩关联规则分析系统,利用该系统对学生成绩进行分析,得出学生不同课程之间的联系及不同课程对总成绩的影响,从而为教学工作提供指导作用.     

Apriori关联算法在学生成绩中的应用

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及Apriori算法在学生成绩中的应用.     

关联规则挖掘在教学评价中的应用

课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.如何从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出数据间的关系,是检查教学效果和提高教学质量的重要途径.数据挖掘就是从大量数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的关联信息和知识的过程,被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一,是信息产业界最有前途的交叉学科.关联规则是数据挖掘的一种重要模式.     

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。     

扩展型关联规则算法在学生选课中的应用

数据挖掘技术作为一种数据分析手段,已经逐渐为人们所熟悉,但是在教学管理中的应用相对较少。针对学生选课系统实际情况,应用扩展型关联规则的Apriori算法进行数据挖掘,实践表明,该算法在学生选课数据中的分析是非常有效的。     

关联规则分析在学生成绩管理中的应用

介绍了数据挖掘中的关联规则分析的概念、特点和常用算法,并利用改进的Apriori算法对高职高专院校信息技术公共课考试成绩进行了分析指导。     

关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用

利用数据挖掘技术的关联规则挖掘,可以从大量数据中发现有价值的规则。本文将Apri-ori算法应用于高校教学管理系统,探讨了高等学校专业课程间的相关性问题,并对学生成绩数据进行分析,得出了部分合理、可靠的课程相关性规则,为学分制体系下学生选课提供指导。     

浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。     

关联规则挖掘在学生素质测评中的应用

本文介绍了数据挖掘中关联规则挖掘的基本概念和基本算法,并简要介绍了素质测评的概念和方法,展望了关联规则挖掘在中学生素质测评中的应用。     

关联规则挖掘在教师课堂教学评估中的应用

本文介绍了关联规则挖掘的概念、实现过程及其在教师教学质量评估方面的应用.     

基于FP-growth算法在学生成绩中的关联规则分析

介绍数据挖掘中关联规则概念及发现频繁模式基FP-growth算法,及通过对模型的灵活运用,完成了对学生成绩关联规则分析。     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向.     

关联规则挖掘的一种改进算法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,文章对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法.     

改进的关联规则挖掘算法及其在课程设置中的应用

通过对Apriori算法的分析与研究,指出其在实用中存在的主要问题,提出改进算法.最后将算法应用到教育信息挖掘中,发现一些有价值的规则,为学校的教育决策和教学管理提供有指导意义的信息.     

数据挖掘在教学中的应用研究

本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果.     

关联规则挖掘在高校奖学金评定中的应用

将关联规则挖掘用于奖学金评测信息分析中,借助数据挖掘技术对奖学金信息进行深度挖掘,寻找与各个奖项相关联的因素.算法上,直接采用Apriori算法进行频繁项目集的发现.     

数据库中关联规则的挖掘

简要介绍了数据库中关联规则挖掘的概念、分类及经典的挖掘算法.     

基于Apriori的加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法.