改進的Apriori算法在貧困生助學系統(tǒng)中的應用.pdf

1、數據挖掘是從存放數據庫、數據倉庫或其它信息庫中的大量數據中挖掘出有趣知識的過程。它可以對數據進行從微觀到宏觀的統(tǒng)計、分析、綜合和推理,指導解決實際問題,發(fā)現(xiàn)事物之間的相互關聯(lián)并做出預測。目前數據挖掘已經成為計算機科學與工程研究的一個熱點,數據挖掘技術的研究的得到了進一步加深,其應用領域也在不斷地擴大。
　　 近年來隨著我國高校不斷擴招,越來越多的學子都有機會邁入大學的殿堂。但由于高校收費制度的改革,高校貧困生的數量不斷增加。面多

2、這種令人擔憂的情況,我國政府與高校已采取了一系列措施并取得了不少成績。但由于資助金有限,真假貧困生難分辨等問題存在,使得貧困生資助工作在真正實施時遇到了困難。目前,由于各大高校里校園一卡通系統(tǒng)的建立,數據挖掘技術逐漸被應用在教學評估體系及學生行為分析系統(tǒng)中。在此背景下,我們考慮將先進的數據挖掘技術應用在學生管理信息系統(tǒng)中,可以建立比較完善的學生管理系統(tǒng)和提高學生管理水平,同時為學校管理決策起到指導和輔助作用。數據挖掘可以發(fā)現(xiàn)數據背后隱藏

3、著許多重要的信息,快速而又準確地從浩瀚的信息資源中提取出所需信息。將數據挖掘技術引入其中,發(fā)掘出貧困學生群體中各種特征之間的相關性和規(guī)律。
　　 本文以校園一卡通交易數據和基本信息為研究對象,通過數據庫和數據挖掘技術的綜合運用來建立數據分析系統(tǒng)。首先介紹了數據挖掘的基本任務和技術,接著對關聯(lián)規(guī)則Apriori算法進行了詳細闡述,針對算法需要多次讀取數據庫等缺點提出一種改進的算法,先將事務數據庫映射到布爾矩陣,利用向量求“與”運算

4、,尋找頻繁項集,且用一種逐層遞增的思想動態(tài)分配內存,以避免重復匹配的問題。然后利用數據庫有關技術,針對校園一卡通的卡內基本信息進行初步分析,對所涉及的多個數據庫進行集成與轉換,形成了利于挖掘的綜合數據庫,并以此建立了貧困生信息數據庫。最后把改進的Apriori算法放入庫中進行運算,發(fā)現(xiàn)所需的關聯(lián)規(guī)則。
　　 將數據挖掘技術應用于校園一卡通的數據分析,可以為未來學校綜合信息知識獲取的進一步研究、構造完整的分析平臺以及更高層次的領導