基于FP-growth算法的学生成绩分析系统的研究

韩睿鹏; 雷立宏; 丁岩

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基于FP-growth算法的学生成绩分析系统的研究

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随着国际互联网的发展和大数据开发的深入普及,我国高等院校信息化程度持续提升,传统的低层次信息查询技术已不能适应新的形势需求.本文使用数据挖掘方法对教务管理系统长期存储的海量数据进行挖掘,数据挖掘过程按顺序依次包含数据的准备、规则挖掘和挖掘结果解释三个部分.应用FP-growth关联分析算法挖掘出影响学生成绩的课程之间隐藏的规则,可以得到前期课程成绩对后续课程成绩的影响.进而为高校的教务管理人员的工作提供相应的政策指导.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2018年第5期|122-126|共5页
作者
韩睿鹏; 雷立宏; 丁岩;
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作者单位

长春理工大学计算机科学与技术学院,长春 130022;

长春理工大学计算机科学与技术学院,长春 130022;

长春理工大学计算机科学与技术学院,长春 130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据挖掘; 学生成绩; 关联规则; FP-growth算法;

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