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李杰
（西安石油大学计算机学院陕西西安71 0065）
摘 要：分析研究了关联规则算法,重点是Apriori算法,将关联规则算法运用到学校学生成绩的分析中,找到课程之间的关联关系,为学校教学管理和学生的自我学习提供帮助.
1.引言
随着计算机技术和Internet技术的迅速发展,数据资源日益丰富.在学校的教学成绩管理系统中,己经积累了大量的学生成绩数据.这些数据只是堆积在系统中,没有得到有效利用,教师和学生都只能通过简单的统计或排序等方法获得数据表面的信息.
2.数据挖掘中的关联规则
数据挖掘技术就是为了解决这个问题而产生前信息领域和数据库技术的前沿研究课题.数据：Mining,DM),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、恒潜在有用的信息和知识的过程.
数据挖掘受到当今人工智能与数据库界的广泛关注.其中关联规则( Association Rule)挖掘是数据挖掘的一个重要分支,也是近几年KDD界研究的一个重要课题.关联规则挖掘( Association Rule Mining)是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系.关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要分支,关联规则是数据挖掘的众多知识类型中最为典型的一种.
2.1关联规则的概述
关联规则挖掘时研究“什么与什么相伴”,这些方法又称为购物篮分析.
设I为一个由m个项目组成的集合l等于{ii,i2等,im）,称I为项目集(itemset),则交易T为由l中的项组成的I的子集,即Tclo与集合的定义一样,交易中同样不存在重复的元素.
记D为交易(transaction)T的集合,其中每个交易以一个交易标识号表示在其数据库中的唯一性,记为TID.设X是一个I中项的集合,如果XcT,那么称交易T包含×.
一个关联规则是形如×等于>,Y的蕴涵式,这里×I,Y l,并且Xn Y等于qj．其中X表示前提或前件,Y表示结果或后件.每个规则也有两个度量标准：支持度( support)及置信度( confidence).规则支持度的定义为：设有关联规则×等于>,Y,
support(×等于>,Y) 等于support( XUY) 等于P( XUY)
规则置信度定义为：
confidence( X等于>,Y)等于support( XUY)／support(X)等于P(YIX)
支持度是指在交易数据库中同时包含X和Y的交易数占所有交易数的百分比.置信度是指同时包含X和Y的交易数与包含X的交易数之比.关联规则的支持度反映了该规则的频度,而它的可信度则表明了整个规则的正确度.
2.2 Apriori算法
关联规则的算法很多,但最经典的算法还是Agrawal和Srikant于1993年提出的Apriori算法.它是一种宽度优先的多趟扫描算法,其基本思想是·第一次扫描数据库,计算出所有1-项集的支持度计数,然后产生频繁1-项集（所有支持度大于等于最小支持度的1-项集）Li,由Ll产生所有的候选2-项集C2,重新扫描数据库,进而得到频繁2-项集L2,即第k次扫描数据库产生频繁k-项集Lk（首先通过Lk-l中的项目集连接操作生成候选k-项集Ck,再利用剪枝操作删除Ck中项集子集为非频繁项集的项集,重新扫描数据库,从而得到Lk）,直到无频繁项集产生为止,最后的频繁项集的集合为ULk.
Apriori算法利用了两个基本性质 即①由频繁项集产生的所有非空子集均是频繁的.②一个非频繁项集的任一超集必定是非频繁项集.
2.3关联规则算法在学生成绩分析中的应用
(1)第一次迭代,求1-项集,每项都是候选1-项集的C,的成员.算法比较简单,只要对每项出现的次数进行计数即可.
(2)设最小支持数为2,min_sup等于2/9,可以确定频繁1-项集Li
若设最小置信度阈值为70%,则只有第9、1 1、1 2个规则可以输出,产生强规则.可以这样描述结果：A、B、E三门课程之间联系比较紧密,课程E不及格A、B课程不及格的几率比较大.因此如果课程E不及格应加强课程A、B的学习.
关联规则算法:邓淳公考视频集_20_关联词推导_逆否规则（二）
3.结语
数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术,其研究取得了令人瞩目的成就,己经成功地应用到了许多领域.目前,在教育领域的成功实例还不是很多出现,而在教育信息化的大趋势下,数据挖掘技术应用于教育领域内的数据分析,对改变学生学习的盲目性有很大帮助,也给学校在课程设置、教学重点提供参考依据,更好地指导教学工作.
总结：本论文可用于规则关联论文范文参考下载，规则关联相关论文写作参考研究。
关联规则算法引用文献:
[1] 英文期末论文检测软件免费原理和规则算法
[2] 研究生毕业论文查重率软件算法规则和原理介绍
[3] 博士学术论文重复率检测算法规则和原理
