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兴趣度在基于关联分析的选课指导系统中的研究与应用
兴趣度在基于关联分析的选课指导系统中的研究与应用
来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 9次 | 上传用户:a12307856
【摘 要】
:
简要地介绍了数据挖掘技术,通过对关联分析的经典算法Apriori在学生选课指导系统中的应用分析,发现了Apriori不适合学生选课指导系统的缺陷。提出了增加兴趣度阈值以减少产生的无用规则,提高挖掘精度,克服原系统缺陷的新算法,为学生选课辅助决策提供了良好的理论依据和实现方法。
【作 者】
:
曲守宁
徐德军
吴同
王钦
【机 构】
:
济南大学信息科学与工程学院
【出 处】
:
计算机应用研究
【发表日期】
:
2007年02期
【关键词】
:
数据挖掘
关联规则
兴趣度
选课指导
Data Mining
Association Rules
Interestingness Measure
Lear
【基金项目】
:
教育部的世行贷款--21世纪初高等教育教学改革项目(1283170843),国家“863”计划资助项目(2002AA423240)
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简要地介绍了数据挖掘技术,通过对关联分析的经典算法Apriori在学生选课指导系统中的应用分析,发现了Apriori不适合学生选课指导系统的缺陷。提出了增加兴趣度阈值以减少产生的无用规则,提高挖掘精度,克服原系统缺陷的新算法,为学生选课辅助决策提供了良好的理论依据和实现方法。
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