论文题目: 关联规则算法研究及其在高校学生信息库挖掘中的应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机技术
作者: 招福新
导师: 邢永康,张希光
关键词: 数据挖掘,关联规则,兴趣度,高校学生,语言
文献来源: 重庆大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着数据库技术的不断发展及数据库系统在信息管理中的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大。如何从这些海量数据中发现知识,导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题,被公认为最具发展前景的关键技术之一。数据挖掘(或知识发现)就是从大量的数据中抽取以前未知并潜在可用的模式。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。数据挖掘技术就是为解决这个问题而产生的。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩目的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。R.Agrawal等在1993年提出了关联规则问题,它揭示事物之间的相关程度,现在关联规则已经成为数据挖掘研究的重要方向,并且吸引了众多专家和学者的关注。教育中存在很多相关性问题,可以用关联规则挖掘方法对教育信息进行数据挖掘,发现其中的教育规律。在现有的关联规则挖掘算法中,广泛采用了“支持度—置信度”的评价标准。然而过去的一些应用发现,从一个数据库中很容易产生大量规则,但其中的大部分对用户来说可能是不感兴趣的或者没用的,甚至还可能引起误导。为了解决这个问题,本文提出了增加兴趣度的阈值。当挖掘出一条关联规则的支持度、置信度和兴趣度同时大于最小支持度、最小置信度和最小兴趣度阈值时,才被认为最有意义的模式。关联规则发现算法的主要问题是通过怎样的算法找出所有强项集,然后找出有效关联规则。本文通过对基于支持度、置信度的关联规则挖掘算法进行改进,设计出一个利用结构化查询语句(SQL)对关系数据库操作的简便,并引入了兴趣度的评价标准的有效的关联规则挖掘算法,从而挖掘出用户感兴趣的规则。在众多的数据挖掘工具中,采用基于MS SQL Server环境的数据挖掘,运用上述改进后的挖掘算法对高校学生信息库进行挖掘,生成了对当前数据库有效的模型和关联规则,并对发现的规则进行分析,结合实际工作,为高校管理决策提供参考。
发布时间: 2006-12-05
参考文献
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