本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職院校學(xué)生成績分析中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： Apriori 成績分析 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫

【摘要】：高職院校學(xué)生人數(shù)迅速增多,教學(xué)科目也大幅度增加,因此造成高職院校教學(xué)資源優(yōu)化配置存在較大的困難。學(xué)生成績數(shù)量較多,可以采用數(shù)據(jù)挖掘算法從海量成績數(shù)據(jù)中挖掘出各門課程之間的影響關(guān)系,比如英語成績好的學(xué)生能夠更好地掌握國外先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),提高計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)水平,計(jì)算機(jī)考試成績更好。有助于優(yōu)化學(xué)校教學(xué)資源配置,指導(dǎo)教學(xué)管理,改變教師教學(xué)、學(xué)生學(xué)習(xí)的盲目性。傳統(tǒng)的Apriori算法在高職院校成績分析過程中,由于成績數(shù)據(jù)記錄較多,算法不能快速的獲取有價(jià)值的信息。因此,本文針對這個(gè)問題提出引入二進(jìn)制編碼和剪枝的方法,提高Apriori算法的運(yùn)行效率和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確度。總結(jié)起來,本文的主要特色/創(chuàng)新點(diǎn)包括以下兩個(gè)方面:(1)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種改進(jìn)的Apriori算法。隨著高職院校成績數(shù)據(jù)的增多,海量的數(shù)據(jù)會(huì)造成傳統(tǒng)的Apriori算法運(yùn)行時(shí)間長,數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)多,無法滿足人們實(shí)時(shí)的、高效的成績知識(shí)利用率。本論文引入了二進(jìn)制編碼和剪枝的方法對Apriori算法進(jìn)行改進(jìn),效率較原始算法有了顯著提高,這在理論和實(shí)際中都有較大的意義。(2)將改進(jìn)的Apriori算法應(yīng)用到成績分析系統(tǒng)中。成績分析管理系統(tǒng)是本人所在高職院校信息化發(fā)展的重要成果,該系統(tǒng)采用B/S架構(gòu),實(shí)現(xiàn)成績管理、課程管理、教師管理、學(xué)生管理及系統(tǒng)管理等功能,采用改進(jìn)的Apriori算法發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)課程與計(jì)算機(jī)綜合課程之間、各門專業(yè)課程之間的關(guān)聯(lián)性,對教學(xué)管理、課程的設(shè)置提供一些可行性的建議,最終達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。
【關(guān)鍵詞】：Apriori 成績分析 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：G712.4;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀7-9
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文主要研究和開發(fā)工作9-10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 相關(guān)技術(shù)12-24
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘12-19
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概念12
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘過程12-14
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘功能14-15
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘方法15-19
• 2.2 數(shù)據(jù)倉庫19-21
• 2.2.1 數(shù)據(jù)倉庫概念19
• 2.2.2 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建19-20
• 2.2.3 聯(lián)機(jī)分析處理20-21
• 2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法21-23
• 2.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法概念21-22
• 2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分類22-23
• 2.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法過程23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 APriori算法改進(jìn)24-33
• 3.1 APriori算法24-27
• 3.1.1 APriori算法基本思想24-25
• 3.1.2 APriori算法實(shí)例分析25-27
• 3.2 APriori算法改進(jìn)27-32
• 3.2.1 Apriori算法存在問題27-28
• 3.2.2 改進(jìn)的APriori算法思想28-29
• 3.2.3 改進(jìn)的APriori算法描述29-30
• 3.2.4 改進(jìn)的APriori算法分析30-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 第四章 改進(jìn)的Apriori在學(xué)生成績分析中的應(yīng)用33-46
• 4.1 學(xué)生成績數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)33-38
• 4.1.1 數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)33
• 4.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)33-38
• 4.2 學(xué)生成績數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)38-41
• 4.2.1 系統(tǒng)需求分析38-39
• 4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)39-41
• 4.3 學(xué)生成績數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換41-42
• 4.4 改進(jìn)的Apriori在學(xué)生成績挖掘應(yīng)用分析42-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第五章 論文總結(jié)與展望46-47
• 5.1 論文工作總結(jié)46
• 5.2 未來工作展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 陸新慧;吳陳;楊習(xí)貝;;空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究及應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2013年05期

2 劉城霞;;基于MS關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘模型的應(yīng)用與探討[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2013年01期

3 董林;舒紅;牛宵;;利用疊置分析和面積計(jì)算實(shí)現(xiàn)空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年01期

4 譚慶;;關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在試卷成績分析中的應(yīng)用研究[J];信陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年02期

，

本文編號(hào)：1002649