【摘 要】
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传统关联规则挖掘结果中存在大量毫无价值的关联组合,使用户获得很多无用数据。在关联规则基础上引入一个兴趣度量条件,以其变化量来衡量规则的有效性。同时对Apriori算法进
【机 构】
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武汉体育学院体育工程与信息技术学院国家体育总局体育工程重点实验室; 中山大学教育学院; 湖北大学知行学院;
【基金项目】
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中国国家体育总局科学研究计划课题(2012B025)《增强青少年体质关键技术(跳绳、太极柔力球)在学校体育教育中实施与推广的应用》;广东省高等院校学科建设专项资金项目(广东省高校优秀青年创新人才培育项目)《核心训练对改善大学生体质的应用研究》(2012WYM--0008)的阶段性成果之一
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传统关联规则挖掘结果中存在大量毫无价值的关联组合,使用户获得很多无用数据。在关联规则基础上引入一个兴趣度量条件,以其变化量来衡量规则的有效性。同时对Apriori算法进行改进,降低时间复杂度和空间复杂度。将改进后的关联规则方法对大学生体质健康数据进行频繁项集挖掘,找到十项对体质影响较大的因素,其中锻炼情况、睡眠质量与休闲方式对健康影响最大,使用改进Apriori算法挖掘的频繁项集,可以明显反应出不同生活习惯对体质的不同影响,为后期提高学生身体素质措施的实施提供有力参考。
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