关联规则挖掘在高校招生录取中的应用

摘要

数据挖掘就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。关联规则分析是数据挖掘的一个基本方法。它是由R.Agrawal等人首先提出的，在事务数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题。
　　 目前，数据挖掘在高校的应用研究领域主要集中在图书借阅、成绩管理与分析、教学质量评价等方面，并产生了部分研究成果。而在当前高校招生出现抢夺生源大战的形势下，高职高专在本科与中等职业教育夹缝中寻求生存，招生的严峻形势不容忽视。目前在高职高专类型学校的招生录取数据分析上主要依赖传统的统计方法来寻找影响招生的相关因素。本文拟从关联数据挖掘的角度上来对高职招生录取影响因素进行分析研究。
　　 高等职业学院录取的新生有一部分没有入学，影响新生入学的因素有多种，如学生类别、学生户口以及高考成绩等。论文首先对录取新生的各维参数进行统计分析，主要采用了五数概括法、直方图、分位数图、散布图和正态分布比较图等方法分析了录取新生的各维对入学率的影响情况。在此基础上，合理设定关联规则挖掘的项集。
　　 依据挖掘获取的关联规则，可了解影响高等职业教育实际入学的主要因素，供高等职业学院在招生宣传和录取新生时参考，同时根据对录取新生的信息分析，预测实际入学的人数并作调整安排。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录

声明

第一章 绪 论

第二章 数据挖掘技术

第三章 关联规则描述及挖掘算法

第四章 高校招生数据的概念描述和统计度量

第五章 联规则挖掘在高校招生录取中的应用

第六章 结束语

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢