本文關鍵詞：Apriori算法研究及在本科招生數(shù)據(jù)挖掘中應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中通過算法挖掘出未知潛在的知識或有價值的規(guī)律的過程。Apriori算法是數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)規(guī)則中的經(jīng)典算法,該算法通過對數(shù)據(jù)的關聯(lián)性進行分析和挖掘,挖掘出信息之間的潛在聯(lián)系,用來進行決策和指導,廣泛應用于各個領域。獨立學院作為本科教育新力量的興起,競爭壓力日益增大,提高學校考生報到率和在校學生質(zhì)量,成為獨立學院發(fā)展的關鍵因素。如何利用歷史招生信息數(shù)據(jù)進行挖掘,從而發(fā)現(xiàn)其潛在的數(shù)據(jù)之間的關系,利用數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進一步指導招生工作,對獨立學院招生具有重要意義。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術的概念、任務和方法,重點描述了關聯(lián)規(guī)則算法中的Apriori算法。主要工作：首先是重點研究和分析了傳統(tǒng)Apriori算法和已有的改進Apriori算法存在的問題,提出了基于數(shù)據(jù)規(guī)模劃分的DPApriori算法和基于屬性列的DPApriori-N兩種改進算法,通過實驗驗證了改進算法的有效性。其次,分析了招生信息數(shù)據(jù),給出了招生信息數(shù)據(jù)的清洗過程和招生信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的需求分析。最后,將改進的Apriori算法應用到招生信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中,并以可視化的方法將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果展示出來,為招生工作提供決策、提高考生報到率和考生質(zhì)量給出了合理化的建議,一定意義上提高了學校的辦學質(zhì)量。
【關鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 關聯(lián)規(guī)則算法 Apriori算法 招生信息
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-13
• 1.1 論文研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 數(shù)據(jù)挖掘技術13-28
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術的概念13-15
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術的主要任務15-17
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術的主要方法17-19
• 2.4 關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法19-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 Apriori算法研究與改進28-40
• 3.1 已有Apriori改進算法的分析與研究28-30
• 3.2 基于數(shù)據(jù)規(guī)模劃分的Apriori改進算法30-34
• 3.3 基于屬性列的Apriori改進算法34-37
• 3.4 算法性能評估37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 4 招生信息數(shù)據(jù)分析及清洗40-48
• 4.1 業(yè)務背景40-41
• 4.2 招生數(shù)據(jù)分析41-45
• 4.3 系統(tǒng)功能需求分析45-46
• 4.4 數(shù)據(jù)清洗46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 5 Apriori改進算法在招生信息中的應用48-56
• 5.1 系統(tǒng)平臺48
• 5.2 招生信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型48-49
• 5.3 招生信息數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果49-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 6 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 論文總結(jié)56-57
• 6.2 未來工作展望57-58
• 參考文獻58-61
• 作者簡歷61-63
• 學位論文數(shù)據(jù)集63

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