文档介绍：摘要随着计算机技术,特别是数据库技术的发展,在各行业数据库中积累了大量的数据。如何发现隐含在这些数据中的规则和知识,并辅助决策,成了要解决的问题。数据挖掘技术的出现和发展为此提供了有力的支持。数据挖掘就是从大量的、不完备的数据中,提取出事先未知的、但具有价值的信息和知识的过程。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究分支,主要用于发现数据集中项之间的相关联系。由于关联规则形式简洁、易于解释和理解并可以有效地捕捉数据间的重要关系,从大型数据库中挖掘关联规则问题己成为数据挖掘中最成熟、最重要、最活跃的研究内容。教学评价依据一定的教学目标与教学规范,对教学活动以及教学成果给予价值判断。教学评价首先应该根据教学效果,确立教学优秀的质量标准体系,进而建立一套分类判定标准,其次应该能够发现评价标准和结果之间的规律,便于改进现有教学环节或过程中的不足之处。数据挖掘是一种决策支持过程,是深层次的数据信息分析方法,将数据挖掘技术应用于对教学的评价无疑是非常有益的,它可以全面地分析测试评价结果与各种因素之间隐藏的内在联系,通过数据挖掘分析,其评价结果能给教学带来前所未有的收获。本文首先对数据挖掘作了讨论,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的过程和数据挖掘的任务等。然后,对关联规则挖掘算法做了深入的研究,分析了关联规则中经典的惴ǎ赋隽送诰蛑械墓丶街杓案盟惴ǖ牟蛔恪2⒄攵訟算法的不足,提出了对惴ń辛烁慕沟醚罢移捣毕罴墓ぷ鞯靡苑植蓟并行化。最后将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中进行数据挖掘。找到教学效果与教师基本情况的关系,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,提高教学质量。关键词:数据挖掘;关联规则;惴ǎ唤萄兰山东师范大学硕士学位论文
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第一章绪论数据挖掘的历史及研究现状近年来,随着计算机技术突飞猛进的发展及数据管理技术的成功应用,各部门信息化程度的不断提高,人们所拥有的数据量急剧增大。这些数据十分繁杂,要从中发现有价值的信息和知识,达到决策的目的,是一个非常艰巨的任务。利用传统的数据分析方法缤臣,人们无法有效地理解并使用这些数据,只能获得这些数据的表层信息,很难对数据进行深层次的处理,而且不能获得数据属性之间的内在关系和隐含的信息,即不能获得重要的有价值的知识。大型数据库系统也不能从根本上解决这一问题。因为决策者们需要得到这些蕴含在海量数据中的知识并用于决策指导。很容易陷入“数据富有但知识贫乏”的尴尬局面。显然,人们需要一种崭新的、高级的数据分析工具来完成理解己有的数据并用于预测未来走势的任务。来,数据挖掘的研究工作取得了很大的进展,各种数据挖掘软件的应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,并为人们带来了很好的经济效益。年拢诿拦滋芈烧倏5牡旃嗜斯ぶ悄芰:匣嵋榈淖ㄌ馓致会上首次出现飧鍪跤铮词菘庵械闹J斗⑾简称侵傅筒闶菀恢背橄蟮礁卟阒J兜恼龉獭K婧笤年、年和年都举行ㄌ馓致刍幔慵醋愿鞲隽煊虻难芯咳嗽焙应用开发者,集中讨论了数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多,驶嵋榉⒄钩晌D昊帷辏诿拦算机年会岢隽耸萃诰:母拍睢暝诿拦υ举行的第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议,不仅进行了学术讨论,并且有多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品,不少软件已在北美、欧洲等国得到由于数据库中的数据被形象地比喻为矿床,因此,数据挖掘一词很快流传开来。由于它应用的普遍性及由此带来的高效益,数据挖掘已成为一个具有广阔应用前景在这种情况下,“数据挖掘恢中滦偷氖莘治黾际跤甑恕俊J嗄应用。的热门研究方向。目前,世界上比较有影响的典型数据挖掘系统有:镜琁公司的琒公司的琒山东师范大学硕士学位论文
问题的提出背景及意义的,公司的等【】。与国外相比,国内对