基于格的快速频繁项集挖掘算法

随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少,频繁模式的数量将以指数形式增长,FP-growth算法运行的时空效率将大为降低.本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth,算法利用等价关系将原来的搜索空间（格）划分成若干个较小的子空间（子格）,通过子格间的迭代分解,将对网格P(I)的频繁项集挖掘转化为对多个子格的并集进行的约束频繁项集挖掘.实验结果和理论分析表明,在挖掘大型数据库时,LFP-growth算法的时间和空间性能均优于FP-growth算法.     

关于构建职业教育“教学做”一体化教学模式的思考

推行"教学做"一体化,是解决理实脱节、教学分离,优化职业教育教学过程的有效方式,是职业教育教学改革的目标之一。职业院校应积极探索职业教育特色的课程体系,优化教学环境,改进教学方法,完善教学评价,合理建构"教学做"一体化的职业教育教学新模式,以提高育人质量,促进职业教育的健康和谐发展。