基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、通過對多維關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究，將基于多維頻繁謂詞的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到教學(xué)管理系統(tǒng)中，建立一個教學(xué)管理關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)。 對群體特征與行為的數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個重要的也是復(fù)雜的挖掘方向。在教學(xué)管理系統(tǒng)中學(xué)生個體的自然信息與他們的選課行為之間的關(guān)聯(lián)、商業(yè)領(lǐng)域中的顧客基本信息與購買行為之間的關(guān)聯(lián)都屬于這類情況。許多通用的數(shù)據(jù)挖掘工具，基于對更通用的挖掘需要的考慮，而沒有能對上述的挖掘需求給予足夠的滿足。

2、 基于多維頻繁項集的挖掘算法主要分為兩個步驟。第一步是對學(xué)生特征進(jìn)行維間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出頻繁謂詞，這一過程借助數(shù)據(jù)立方體工具實現(xiàn)；第二步是求基于多維的頻繁項集的算法及關(guān)聯(lián)規(guī)則生成。這時需要以第一步生成的維間關(guān)聯(lián)規(guī)則為約束條件，對學(xué)生選修的課程進(jìn)行挖掘。通過對基于多維頻繁項集的算法進(jìn)行探索和優(yōu)化，采用維搜索和散列的技術(shù)方法使系統(tǒng)的挖掘性能大大提高。興趣度是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中經(jīng)常要考慮的一個問題。有時關(guān)聯(lián)規(guī)則僅用支持度和置信度來定義是不夠