Apriori算法在招生決策中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前的招生方式一般都以過去的經(jīng)驗進(jìn)行，具有一定的盲目性，單憑有限的經(jīng)驗無法將招生信息效益最大化，不能很好地保證錄取學(xué)生素質(zhì)及其報到率。 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能從數(shù)據(jù)信息中發(fā)現(xiàn)規(guī)則，指導(dǎo)決策，廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域并獲得了很大的成功。在高職院校招生決策中引入數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將有助于解決上述問題。 在眾多挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法中，Apriori算法是引起最多討論的經(jīng)典算法，它能夠有效地進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。但是基于Aprio

2、ri算法思想的傳統(tǒng)算法大多存在著“項集生成瓶頸”的問題，而且非常耗時。本系統(tǒng)的改進(jìn)算法可以很好地解決以上問題，有效地縮小挖掘的范圍。 在系統(tǒng)具體的應(yīng)用過程中，對傳統(tǒng)的Apriori算法進(jìn)行了描述，對已有的Apriori改進(jìn)算法進(jìn)行了比較，提出了本系統(tǒng)的Apriori改進(jìn)算法，并使用本算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了挖掘、分析、解釋。 論文以學(xué)校的招生、學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)為例，從應(yīng)用的角度，以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為基礎(chǔ)，利用改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)