关联规则算法的研究及其在教学评价中的应用

对Apriori关联算法进行了研究和改进,对算法改进前后的性能进行了比较,结果表明改进后的算法比Apriori算法的执行效率高;并以学生评教为例,对以往大量数据进行关联分析,建立了基于预处理关联规则的评价指标体系,为教学评价的科学性提供了有力依据.     

关联规则挖掘的一个高效预处理算法

利用视图机制对原始数据进行预处理,把符合条件的数据和有用的属性放入视图中.根据一维(L1)和二维(L2)中的频繁数据项集对数据库中的属性进行过滤,以达到减少数据属性的目的,从而压缩数据库中的数据,为提高关联规则挖掘算法的性能打下基础.     

中文评教文本分类模型的研究

用文本分类的方法找出中文评教信息的情感倾向,使学生主观评价里蕴含的信息得到有效利用,是对现有评教系统的必要补充．采用基于潜在语义分析的方法对文本向量降维,并用支持向量机的分类方法对目标文本进行分类,得到每一条主观评价的情感倾向．分析了特征选择、特征抽取方法、降维维数、词性、训练集合与测试集合样本的比例等几方面对分类的影响,找到了较好的中文评教文本分类模型．     

基于集合运算的频繁集挖掘优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。 提出了一种基于集合运算的频繁项目集挖掘算法,并将该算法与经典算法Apriori进行比较。该算法只需要对数据库扫描一遍。实验表明该算法的效率较好。