基于Apriori算法的高职院校课程相关性分析

• 作者: 傅亚莉
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Apriori算法 关联规则 数据挖掘 课程相关性分析
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术与应用
• 页码范围: 108-111
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2013.04.029

摘要

高职院校的人才培养方案中,课程设置是最关键的元素,课程结构的合理与否会直接影响到人才培养的质量.使用关联规则中的Apriori算法,对学生成绩样本数据进行挖掘,利用给定的最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,进行课程相关性分析,得到课程的关联规则,有利于在课程设置过程中优化课程结构,提高教学质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅亚莉		6	33	4.0	5.0