關聯(lián)規(guī)則挖掘在教學評價中的應用研究.pdf

1、在以往各學校的教學評價中，都積累了大量的數(shù)據(jù)，在教育教學中這些數(shù)據(jù)多數(shù)學校只是用以進行簡單數(shù)據(jù)統(tǒng)計與查詢，而海量的數(shù)據(jù)中所隱含的更有價值的知識或信息則沒有得到真正得到利用。而數(shù)據(jù)挖掘技術恰恰解決了這個問題。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是有著潛在有用信息和知識的過程，其主要目標是從大型的數(shù)據(jù)庫中挖掘出對用戶有價值的模式。在事務數(shù)據(jù)庫或關系數(shù)據(jù)庫中挖掘關聯(lián)規(guī)

2、則及其應用是數(shù)據(jù)挖掘領域中一個非常重要的研究課題。 本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘的相關概念，探討了數(shù)據(jù)挖掘中關聯(lián)規(guī)則挖掘技術及其挖掘算法，重點研究了基于關系型數(shù)據(jù)庫SQL語言實現(xiàn)的改進的Apriori算法及其在教學評價中的應用，并設計開發(fā)一個基于關聯(lián)規(guī)則教學評價信息挖掘系統(tǒng)。 在關聯(lián)規(guī)則挖掘過程中存在兩個問題：產(chǎn)生大項目集；產(chǎn)生強關聯(lián)規(guī)則。對于這兩個問題，算法的復雜性是瓶頸，因為頻繁集的數(shù)目和項目的數(shù)目成指數(shù)增長，所以導致在面對大

3、規(guī)模的數(shù)據(jù)庫時，整個算法的耗時巨大，從而最終導致挖掘算法在實際工程中的應用效果較差。本文提出了基于SQL的頻繁項集產(chǎn)生算法，該算法利用成熟的SQL語句直接對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行操作，可以省去把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中提取再用程序控制實現(xiàn)的過程，而且SQL語句中包含了一些使用簡單而高效的操作子句和函數(shù)，從而降低了算法的復雜度，有效地減少了掃描多維數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，提高了算法的效率。 本文最后詳細闡述了具有數(shù)據(jù)挖掘功能的教學評價系統(tǒng)的設計與開發(fā)過程