資料探勘技術在學生資訊中的應用

2022-07-10 11:36:03 字數 1827 閱讀 1526

作者:馮燕

**:《電子世界》2023年第20期

【摘要】隨著我國教育資訊化程序不斷推進,資訊科技和資料探勘技術在教育領域得到廣泛的應用。在「以學習者為中心」的思想指導下,利用資料探勘技術對學生的成績資訊進行資料分析和**,應用apriori關聯規則演算法挖掘出影響學生成績的潛在的規律,為學校對學生的管理決策提供依據。

【關鍵詞】資料探勘;關聯規則;apriori演算法;學生資訊;資料

1.引言

當今,我國的教育資訊化水平在不斷的推進和提高,國內的很多高校和高職學校都積累了非常多的、資訊量非常大的學生資訊。面對如此多的海量資料,高校的工作人員往往只是獲取其中的表面資訊,而隱藏在海量資料中的大量有用資訊都沒被挖掘出來,從而失去了發揮其真正價值的機會。在科技發展迅速和競爭越來越白熱化的今天,如何提高學生的學習能力和學習成績,從而為國家培養出更多的、優秀的優秀畢業生是國內很多高校都非常關注的重點。

國內的高校需要適應社會的發展,引入新的資訊化手段,採用資料探勘技術來對已有的海量資料資源進行充分合理的利用,找出高校學生資訊中潛在的有價值的資訊,為學校的教育教學工作的開展提供足夠的理論和事實依據。

2.資料探勘技術概述

資料探勘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程,也被人們稱為知識挖掘、知識發現等。

資料探勘技術是人們在長時間對資料庫技術進行分析和研究,並進行開發的結果,它是一類對資料庫中的資訊進行深層次的資料分析的方法。它將使用者對資料庫的資訊的應用才能夠較低層次的簡單查詢操作,提高到了從資訊中挖掘規則、提供分析、**、決策支援等高階應用。它和傳統意義上的資料分析是有較大的區別的,是在缺乏較明確的假設前提情況下進行資料探勘和發現規則的,所以通過資料探勘技術挖掘到的資訊和知識往往是預先沒有預料到的,不能靠直覺來發現。

一般而言,通過資料探勘技術挖掘出的資訊越是出乎意料,就越有效,越具有實用價值。

2.1 關聯規則挖掘

關聯分析又稱為關聯規則,是資料探勘乙個重要的研究分支,是指從給定資料項中發現頻繁出現的模式知識。通過關聯分析,能表述並反映出研究資料和其他資料之間依賴或關聯,找到他們中隱藏的關聯網。關聯規則是形如x--->y的規則,表示滿足x的資料庫元祖也很可能會滿足y。

基於關聯規則的挖掘過程實質上尋找強關聯規則的過程,首先迭代識別所有的頻繁項集,依據資料可信度和資料支援度挑選對使用者要求有現實意義的關聯規則,即不被其他任何項集包含的最大頻繁項集集合,丟棄無用的關聯規則。然後由頻繁集產生強關聯規則,產生的這些規則必須滿足最小的資料可信度與支援度。

關聯分為簡單關聯、因果關聯和時序關聯三種型別。關聯規則的挖掘一直都是研究的熱點,廣泛應用於事務分析和市場營銷等應用領域,經典的演算法如apriori演算法、fp-tree演算法等。

2.2 apriori演算法

apriori演算法是關聯規則中提取的經典演算法,是一種廣度優先演算法,通過對資料庫d的所有事務資料項的多次掃瞄來計算項集的支援度,發現所有的頻繁專案集後,進一步生產關聯規則。在每次掃瞄中只考慮所含項個數相同的所有項集。

apriori演算法按專案集從小到大的順序尋找頻繁專案集,演算法的核心思想是:頻繁項集的任何非空真子集都是頻繁項集,非頻繁項集的所有超集都是非頻繁項集,必定不是頻繁的。利用該性質,可以用來有效地修剪候選專案集,減少演算法的搜尋空間,提高頻繁項集逐層搜尋的效率。

用lk表示頻繁k項集,通過lk-1找到lk的過程由連線和剪枝兩步組成。

(1)連線:lk自連線,自連線產生候選k-項集的集合,記作ck。將lk中具有相同(k-1)-字首的項集連線成長度為k的候選項集。

(2)剪枝:如果項集的所有長度為k的子集都在lk中,該項集才能作為候選項集被加入ck+1中。掃瞄資料庫確定ck中每個候選的支援度,依據使用者設定的最小支援度閥值進行驗證,去除小於支援最小支援度閥值的非頻繁k-項集,進而找到lk。

資料探勘在學生資訊管理系統中的應用

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