关联规则算法在教学评价中的研究与应用

数据挖掘作为一个新兴的、多学科交叉的应用领域,正在各行各业的以信息分析为基础的决策支持系统活动中扮演着越来越重要的角色。教学评价是一个复杂的过程,是指根据政策、法规和学校的人才培养目标、要求,运用教育评价的理论、方法和技术,对教师的素质、工作过程及工作绩效进行全面、客观、公正的价值判断的活动。本文结合江苏联合职业技术学院无锡旅游商贸分院实际,提出了一套教师教学评价指标体系,在此基础上设计并实现了江苏联合职业技术学院无锡旅游商贸分院教学质量评价系统。     

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.     

关联规则挖掘在网络教学评价中的应用

在基于Internet的网络教学中，教学质量评价是教学管理过程中的重要环节。由于教师的教和学生的学处于一种时空分离状态，如何正确、有效地评价教学质量和教学效果，如何在庞大数据中发现隐藏的关系和规则不是件容易的事。文中将数据挖掘中的关联规则算法运用于教学评价，通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性，提高教学评价技术水平，使之更好地为教学服务。     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息.确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤.运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作.     

关联规则在教学评价中的应用研究

通过介绍关联规则的基本概念、意义和作用,并将关联规则挖掘应用到教学评价中,揭示数据中存在的相互关系,得到一些对提高教学质量或水平有用的信息,为学校的教学管理和决策提供参考.     

关联规则挖掘在教学评价中的应用

指出了教学评价中传统的定性分析、定量分析、标准差方法的不足，介绍了关联规则的概念，将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中，找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则．     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息。确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤。运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作。     

关联规则在课堂教学评价中的应用

数据挖掘是近年来出现的一种综合了机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术．而关联规则是数据挖掘的核心技术，应用广泛．本文将数据挖掘中的关联规则算法应用于学校课堂教学评价中，找出了课堂效果与教师职称、年龄之间内在的关联规则，可以有效地指导教学工作。     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

关联规则挖掘在教师教学评价系统中的应用

课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节．如何从学生评价教师课堂教学质量大量数据中找出数据间的关系，是检查教学效果和提高教学质量的重要途径，本文讨论了如何利用数据挖掘方法中的Apriori算法对评价系统数据进行关联规则挖掘。     

一个新的挖掘广义关联规则算法

在分析广义关联规则基本模型和求解在规则的基本性质基础上，提出一个新的基于关系操作的挖掘广义关联规则算法，该算法既使用了成熟的关系操作又充分利用先验，在多概念层上交互挖掘关联规则，有很好的实用性。     

多维关联规则算法在数字图书馆中的应用

介绍了数据挖掘中的多维关联规则算法,针对高校数字图书馆数据库的特点,对多维关联规则算法进行改进,并运用到挖掘过程中.通过分析数据挖掘结果,探索学生借阅书刊的一些潜在规律,优化图书馆的馆藏布局,为读者提供有特色的个性化服务.     

关联规则挖掘算法初探

本文根据Apriori算法的不足,提出了一种针对关系数据库关联规则挖掘的Apriori改进算法,用以提高数据挖掘的效率。     

关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

数据挖掘中的增量式关联规则更新算法

设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能.     

关联规则挖掘在医保稽查中的应用研究

关联规则挖掘是从事务数据库中发现大量数据中项集之间存在的有意义的隐藏关系。本文探讨了关联规则挖掘如何应用于医保稽查工作,并论述了对Apriori算法进行的具有针对性的改进。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

关联规则挖掘算法综述

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.