面向高校招生的录取数据分析系统研究

摘要

随着网上招生录取工作多年来的完善，招生录取工作的信息化、招生数据的格式统一化为我们对招生数据的处理、统计以及有效利用等方面提供了良好的环境。对历年招生录取数据进行分析并挖掘有效信息，为高校招生提供决策参考，成为十分重要的一件事情。
　　数据挖掘技术是通过对大量数据进行公正客观的统计和分析，发现其中潜在规律，找出隐含模式，从而预测未来的发展趋势。在经历了二十多年发展后，数据挖掘已经形成了多种功能的、非常成熟的、有代表性的算法，并且已经在很多领域得到了成功的应用。
　　论文首先介绍了数据挖掘技术的相关理论知识；然后，对数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法和决策树挖掘算法进行了重点分析，并且针对传统的关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库、生成大量候选项集、把数据库中各个项目按平等一致的方法对待等缺点，提出一种基于矩阵的加权关联规则挖掘算法，该算法只需扫描一次数据库，不生成候选项目集，可以快速挖掘出出现频率小但重要性高的项目；最后，论文的实现部分，综合考虑通过数据挖掘希望达到的目的，进行需求分析、系统设计、系统实现及结果分析，详细设计了面向高校录取数据分析系统，在Windows XP环境下进行开发，使用MS Visual C++6.0作为开发工具，采用Microsoft Access作为数据库服务器提供后台操作实现，利用改进的关联规则挖掘算法和ID3算法设计了一个面向高校的录取数据分析系统，并使用该系统对山西省某普通高等专科学校录取数据库进行了挖掘，得出了有效的关联规则和分类规则，期望能为高校招生和管理工作提供决策支持。

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1.绪论

1.1研究背景

1.2数据挖掘在国内外研究发展

1.3本文的主要工作

2.数据挖掘技术的相关理论

2.1数据挖掘的定义

2.2数据挖掘的过程

2.3数据挖掘的功能

2.4数据挖掘的特点

2.5数据挖掘的应用

2.6本章小结

3.关联规则算法

3.1关联规则挖掘的基本概念

3.2经典的关联规则挖掘算法—Apriori算法

3.3基于矩阵的加权关联规则算法

3.4本章小结

4.决策树算法

4.1决策树挖掘的基本概念

4.2经典的决策树挖掘算法—ID3算法

4.3经典的决策树挖掘算法—C4.5算法

4.4 本章小结

5.高校录取数据分析系统的设计

5.1 系统开发工具

5.2 系统设计思想

5.3 系统数据库设计

5.4 系统主要模块设计与实现

5.4 本章小结

6.总结与展望

6.1全文总结

6.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果

致谢