【摘 要】
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为了增强对大学生心理健康细节的关注,文中通过使用数据挖掘技术对大学生的个人信息进行提取并挖掘出与心理症状相关的关联规则,再嵌入到心理管理系统中来预测大学生的心理变化情况.作为数据挖掘使用频率最高算法之一的Apriori算法,仍存在着重复搜索数据库次数多以及候选数据集多的缺点,从而导致算法复杂度高、数据挖掘效率低.文中在CM_Apriori算法和PM_Apriori算法的基础上,结合遗传算法对Apriori算法扫描过程进行了改进.采用多线程扫描事务数据集分割成的数据块,建立关联规则的模式.数据测试结果表明,
【机 构】
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西安航空职业技术学院,陕西西安710089
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为了增强对大学生心理健康细节的关注,文中通过使用数据挖掘技术对大学生的个人信息进行提取并挖掘出与心理症状相关的关联规则,再嵌入到心理管理系统中来预测大学生的心理变化情况.作为数据挖掘使用频率最高算法之一的Apriori算法,仍存在着重复搜索数据库次数多以及候选数据集多的缺点,从而导致算法复杂度高、数据挖掘效率低.文中在CM_Apriori算法和PM_Apriori算法的基础上,结合遗传算法对Apriori算法扫描过程进行了改进.采用多线程扫描事务数据集分割成的数据块,建立关联规则的模式.数据测试结果表明,改进算法比PM_Apriori算法效率提高了约8.9％～18.7％,验证了系统的有效性.
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