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。     

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。     

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。     

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.     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。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,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

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.     

基于关联规则兴趣度的课程设置研究

介绍数据挖掘和关联规则的概念,引入一个关联规则新的度量值--兴趣度,并使用Visual FoxPro开发了一个关联规则挖掘系统。在设定最小支持度、最小置信度和兴趣度的条件下,使用挖掘系统对计算机专业学生的专业课成绩进行关联分析,通过分析找出它们间的内在联系,为课程设置提供依据。     

关联规则在学生成绩中的数据挖掘

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。采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务管理部门安排课程提供参考。     

关联规则在学分制成绩管理中的应用

现在大部分高校都实行学分制制度,学生根据选课系统选择必修和选修的课程,针对学分制选课系统的利弊,利用数据挖掘技术的关联规则算法中Apriori的基本原理对历届学生的成绩进行分析,使用SQL 2005 DMX创建挖掘模型,对模型进行训练,利用关联规则查看器对各门课程成绩进行分析预测。为教师排课及学生选课提供一定的指导与参考。     

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。     

基于关系数据库的高校成绩数据关联规则挖掘

本文针对高校数据库的特点,利用SQL语句与Apriori算法结合,提出一种基于关系数据库的关联规则挖掘算法,该算法解决了Apriori算法不适合数值型数据挖掘的问题。为了验证算法的有效性,本文将之运用于成绩数据的挖掘,得出了课程之间的关系及学生可能不合格的课程,为学生选课和学生由于成绩不合格留级、退学的预警管理提供依据。     

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。     

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.     

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。     

关联规则算法在招生中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则,并对学生的高考成绩和学业成绩进行关联规则挖掘分析,找出它们之间的内在联系为招生决策提供依据。     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

分布式环境下关联规则挖掘技术实例分析

分布式数据库系统中存储了海量数据,在这些数据的背后,蕴涵着大量有价值的知识。这些知识的挖掘已成为继数据库本身研究之后十分重要的方向之一．该文根据分布式数据库的特点,提出了一种在其上的关联规则挖掘系统．该系统利用矩阵工具挖掘局部关联规则,并采用了不确定性推理方法来融合各局部关联规则．从而提高了局部关联规则挖掘效率和和全局关联规则的准确率．