兴趣度在选课指导系统中的研究与应用  

The Interestingness Measure and its Application in Learning Guidance System

作　　者：曲守宁[1] 徐德军[1] 吴同[1] 王钦[1] 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,济南250022

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第27期168-170,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家863高技术研究发展计划资助项目(编号:2002AA4-Z3240);教育部的世行贷款--21世纪初高等教育教学改革项目(编号:1283B0843)

摘　　要：文章简要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。This paper introduces data mining technology briefly.By analyzing the application of classic Apriori algorithm in Learning Guidance System （LGS）,the paper finds out Apriori algorithm＇s limitation that not suitable for LGS,and then improves Apriori algorithm by introducing interestingness measure threshold to it.Experiment results prove that the improved algorithm can decrease the amount of useless rules and improve the performance of the LGS ,and can provide effective assistant method for student class sellection.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 兴趣度 选课指导 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]