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基于压缩矩阵Apriori算法的高校学生成绩相关性分析研究 被引量:5

Research on correlation analysis of college student's achievements based on Apriori algorithm with compressed matrix
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摘要 针对高校学生成绩数据库的特点,采用基于压缩矩阵的Apriori算法来分析学生各学科成绩之间的相关性。该算法可以使矩阵更小,并减少扫描数据库和压缩矩阵的次数。通过分析学生各学科成绩的关联,找出有意义的关联规则,可以为教师进行教学活动及教学管理人员制定教学计划、进行教学管理等提供参考。 Aiming at the characteristics of the college students' achievement database,Apriori algorithm based on the com?pressed matrix is used to analyse the correlation of the student’s achievements of each subjects. By this algorithm,the scale of the matrix becomes smaller,and the times of scanning the database and the compressed matrix can be reduced. By correlation analysis of the student’s achievements of each subjects,the meaningful correlation rules can be found out,and the references can be provided for teachers to carry out teaching activities and for the teaching administrators to make teaching plans and teaching management.
作者 龙钧宇
出处 《现代电子技术》 2014年第24期47-51,共5页 Modern Electronics Technique
基金 广东科学技术职业学院校级重点科研项目(XJZD201201) 广东省自然科学基金项目(S2013010011519)
关键词 压缩矩阵 APRIORI算法 数据挖掘 成绩相关性 compressed matrix Apriori algorithm data mining achievement correlation
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参考文献7

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共引文献112

同被引文献20

引证文献5

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