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。     

基于关联规则的学生成绩分析

数据挖掘技术是目前信息技术研究的热门问题,被广泛的应用于各个行业,但在教育领域的应用相对较少。本文对数据挖掘技术中的关联规则进行了介绍,实现了Apriori算法,并应用该算法对学生成绩进行分析,挖掘学生成绩数据中的隐藏信息,找出了各个成绩为优秀的学科之间的关联性,得出了语文、数学、英语及各文理科课程的相互影响程度,为教育管理部门提供决策支持。     

数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

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。     

数据挖掘在高校课程相关性中的应用研究

数据挖掘算法中的关联规则算法对大量数据的项集分,可以发现它们之间存在的有意义的关联.本文将改进的Apriori算法应用于高校教务管理系统,对历届学生各门课程成绩进行了分析,探讨了高等学校课程间的相关性问题,得出了具有一定可信度和支持度的课程相关性规则,可为现行教学计划的优化和学生选课提供决策支持.     

基于Web的数据挖掘技术

Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法.     

基于矩阵的数据挖掘技术在数字化图书馆中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法，本文在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进，从而提高图书馆数据资源的利用率，提高图书馆服务层次。     

邻接矩阵在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,针对Apriori算法的不足,提出了基于邻接矩阵的算法,该算法首先用邻接矩阵将事务数据库表示出来,然后基于邻接矩阵生成频繁k_项集。以高校图书馆借阅历史数据的挖掘为例,详细描述了事务数据库相应的邻接矩阵生成算法、k_项集生成算法以及相应的数据结构设计,算法均采用C语言描述。     

数据挖掘技术在公安工作中的应用研究

通过分析传统的关联规则Apriori算法在公安工作中存在的两大问题，即不同项间的重要性问题和对新项目的敏感性问题，分别提出了基于权值参数和敏感参数的优化改进算法，并通过试验数据进行了分析验证。     

Apriori算法在物联网(IOT)数据挖掘中的应用

为了提高物联网海量数据的分析处理能力,采用Apriori算法对物联网数据进行规则关联处理。首先对物联网数据进行样本划分,并采用矩阵的方式存储,接着对数据样本进行标准化处理,并得到模糊相似矩阵,最后采用Apriori算法根据频繁项集进行规则关联。本文采用基于物联网的数字图书馆作为仿真对象,对用户行为数据进行数据挖掘,实验证明,该方法完成的物联网数据规则关联,置信度高,具有一定的应用价值。     

数据挖掘改进算法在学生成绩分析中的应用

针对现有学生成绩分析的单一性,为充分发挥成绩数据的潜在价值,提出了一种基于Apriori改进算法学生成绩分析方法。实验结果表明,与传统成绩统计分析方法相比,该算法能够对学生成绩进行聚类分析,找出学习态度、成绩相近的类别,用于教学管理者制订人才培养的方案和教师因材施教,提高教学管理水平。且改进后的算法速度更快,效率更高。     

数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究

文章介绍了数据挖掘的主要技术,即关联规则和聚类算法,并针对北京林业大学数字图书馆数据的具体特点,将这两种关键技术运用到图书馆借阅信息挖掘过程中,通过分析挖掘结果,寻找借阅书刊一些潜在的规律,优化图书馆的馆藏布局,提高个性化服务质量。     

数据挖掘中关联规则挖掘的算法研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。本文对Apriori算法及其改进作了讨论。     

ID3算法在分析学生成绩中的应用

数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现潜在的知识。利用ID3算法可以对学生的学习情况进行分析,发现影响学生成绩的主要因素,从而指导教师合理进行课程改革,改善教学过程中的薄弱环节,从而有效地帮助学生提高成绩,真正掌握有用的知识。     

数据挖掘技术在现代化图书馆中的应用

介绍了数据挖掘技术,探讨了该技术在现代化图书馆中的应用,并结合实例阐述了图书流通数据的一种量化分析方法——关联规则的挖掘,简单论述了如何使用软件实现图书馆数据资源的挖掘。     

改进的Apriori算法在股票分析中的应用研究

针对经典Apriori算法效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法.通过改进的Apriori挖掘算法对股票交易数据库中的数据进行分析,找出各种股票之间的隐藏关系,挖掘出一些可靠的、合理的股票关联规则,为投资者对股票是买入还是卖出提供决策支持.实验表明,改进的算法能够快速地发现股票之间的涨跌关系,具有良好的应用效果.     

数据挖掘技术在部队训练信息管理中的应用

随着军事斗争准备的深入开展,对部队新阶段军事训练创新发展提出了更高要求。本文对数据挖掘技术在部队训练信息管理、成绩预测和辅助决策等方面的应用进行了探讨,为部队的军事训练工作统筹安排和科学管理提供信息分析方法和决策依据。     

数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究

高校图书管理系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据.这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务.文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校图书管理系统的实际情况,给出了数据挖掘在图书管理系统中的具体应用实例.     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。