基于改进的Apriori算法在高校成绩分析中的研究  

作　　者：张梁 杨立波[1] 张小勇[1] 史俊冰[1] 

机构地区：[1]太原学院智能感知与多维信息处理实验室,山西太原030032

出　　处：《信息记录材料》2024年第3期142-145,148,共5页Information Recording Materials

基　　金：山西省教学改革创新项目“学科竞赛驱动下的创新人才培养模式研究”(J20221194);山西省大学生创新创业训练计划项目(20231442);山西省大学生创新创业训练计划项目(20231472)。

摘　　要：针对挖掘算法在频度-可信度框架下的缺陷,本文引入兴趣度和提升度的改进Apriori算法对成绩样本进行关联规则挖掘;结合多观测量筛选出具有显著意义的强规则,并揭示规则背后的原因;最终根据分析结果提供了针对性的专业课程学习方法和内容调整方向,进一步优化了教育质量,本文的研究方法和过程旨在帮助授课教师优化教学管理并更好地了解学生的学业水平。

关 键 词：挖掘算法 关联规则 APRIORI算法 兴趣度 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]