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摘要:
识别所有频繁项集是Apriori算法的核心.结合偏好信息的思想,对关联规则中的Apriori算法进行改进,减少候选频繁集冗余,提高了算法效率,并对学生成绩进行挖掘分析,找到影响成绩的内在因素.
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文献信息
篇名 关联规则技术在教务管理中的应用
来源期刊 山东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 关联规则 偏好信息 教务
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 55-57
页数 3页 分类号 TP391
字数 3187字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6197.2009.06.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜真 青岛科技大学经济与管理学院 14 124 6.0 10.0
2 杨琳 青岛科技大学教务处 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
关联规则
偏好信息
教务
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6197
37-1412/N
大16开
山东省淄博市张周路12号
1985
chi
出版文献量(篇)
2724
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12440
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