关联规则兴趣度挖掘在选课中的应用探讨
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Discussion on theApplication ofAssociation Rules' Interestingness Data Mining in Selective Courses Management
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    高校信息化的选课系统积累了大量“闲置”的选课数据,如何把这些“闲置”数据利用起来为高校服务成了教学管理人员 需要解决的问题。为了解决“闲置”选课数据的问题,对关联规则兴趣度挖掘在选课中的应用开展了分析讨论。使用Visual FoxPro语言编写了选课数据分析软件,并对选课数据进行挖掘分析,找出不同专业类型的学生对不同类型课程的偏好,为教 师指导学生选课具有重要意义。

    Abstract:

    The selective course system of colleges and universities has accumulated a large number of“idle”course selection data, and how to use these“idle”data in service of colleges and universities has become a problem that teaching management needs to address. To solve the "idle" course selection data problem, the application of the association rules’interestingness data mining in the course selection is analyzed and discussed. The course selection data analysis software is written in Visual FoxPro language, and the course selection data are analyzed to find out the preferences of different types of students for different types of courses, which can be very helpful when teachers guide students to the selection of courses.

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李佐军.关联规则兴趣度挖掘在选课中的应用探讨[J].西昌学院学报(自然科学版),2019,(2):103-105.

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  • 在线发布日期: 2019-07-04