《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于Apriori算法的高校招生的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2014年第5期
趙祖應(yīng),丁 勇,潘明波
(云南工商學(xué)院,云南 昆明 651701)
摘要: 數(shù)據(jù)挖掘是適應(yīng)信息社會(huì)從海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取信息的需要而產(chǎn)生的新學(xué)科。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、人工智能等學(xué)科的交叉。以往的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用大多是在金融領(lǐng)域,而在其他領(lǐng)域里面應(yīng)用不是很多,如在高校招生中的應(yīng)用更是如此。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)招生工作的深層研究與挖掘?qū)?huì)得到各高校的更多重視。以某高校招生數(shù)據(jù)作為招生信息為依據(jù),對(duì)高校招生的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分析。從而對(duì)關(guān)聯(lián)性規(guī)則的應(yīng)用作進(jìn)一步的研究。
Abstract:
Key words :

摘  要: 數(shù)據(jù)挖掘是適應(yīng)信息社會(huì)從海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取信息的需要而產(chǎn)生的新學(xué)科。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、人工智能等學(xué)科的交叉。以往的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用大多是在金融領(lǐng)域,而在其他領(lǐng)域里面應(yīng)用不是很多,如在高校招生中的應(yīng)用更是如此。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)招生工作的深層研究與挖掘?qū)?huì)得到各高校的更多重視。以某高校招生數(shù)據(jù)作為招生信息為依據(jù),對(duì)高校招生的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分析。從而對(duì)關(guān)聯(lián)性規(guī)則的應(yīng)用作進(jìn)一步的研究。
關(guān)鍵詞: 關(guān)聯(lián)規(guī)則;Apriori算法置信度支持度;建模

1 民辦高校招生的現(xiàn)狀分析
 招生工作一直是民辦學(xué)校最重要的工作,民辦學(xué)校在招生上的投入占一年總支出的很大部份,采用的招生方式也在不斷的更新,使用新方法,新模式。但同時(shí)也會(huì)發(fā)現(xiàn),有些方式方法并不能解決招生問題,浪費(fèi)了有限的資源,得不償失,主要表現(xiàn)在招生成本高、沒有嚴(yán)格的招生機(jī)制,宣傳模式單一等。歸根原因是沒有找到適合本校的招生方法與模式,而要能做到這一點(diǎn),必須要對(duì)招生工作做一個(gè)詳細(xì)的研究,根據(jù)以住招生的情況,總結(jié)分析,找出問題所在點(diǎn)和發(fā)光點(diǎn),為招生工作更好的方式提供有力的依據(jù)。
2 Apriori算法分析
2.1 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的主要步驟

 步驟1:發(fā)現(xiàn)所有的頻繁集。項(xiàng)集的頻度至少應(yīng)等于(預(yù)先設(shè)置的)最小支持度。關(guān)聯(lián)規(guī)則的整個(gè)性能主要取決于這一步。
 步驟2:根據(jù)所獲得的頻繁項(xiàng)集,產(chǎn)生相應(yīng)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則必須滿足最小置信度閾值。
2.2 Apriori算法
 Apriori算法是挖掘產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則所需要的頻繁項(xiàng)集的基本算法,是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域里面常用的一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法利用一個(gè)層次順序搜索的循環(huán)方法來完成頻繁集的挖掘工作。這一循環(huán)方法就是利用(k-1)-項(xiàng)集來產(chǎn)生k-項(xiàng)集,具體的做法是首先找出頻繁集I-項(xiàng)集,記為L(zhǎng)1;然后利用L1來挖掘產(chǎn)生L2,即頻繁2-項(xiàng)集,如此循環(huán)往返,直到無法發(fā)現(xiàn)更多的頻繁k-項(xiàng)集為止。在每一層挖掘產(chǎn)生Lk時(shí),都需要對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)掃描一遍。Apriori算法利用Lk-1來生成Lk。

 

3.2 利用spss Clemention建模
 利用spss Clemention工具建立模型,本例用2012年入學(xué)數(shù)據(jù)與2013年入學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,得出兩年的地區(qū)與是否報(bào)到的關(guān)聯(lián)性分析,建模如圖3所示。

 

 

3.3 設(shè)置最低條件支持度,最小規(guī)則置信度,最大前項(xiàng)數(shù)
    在2012年的數(shù)據(jù)中,設(shè)置最低條件支持度為8.0,最小規(guī)則置信度60.0%,最大前項(xiàng)數(shù)為5,得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果如圖4所示。

 如果把2013的規(guī)則支持度和置信度設(shè)置和2012相同,結(jié)果如圖5所示。
3.4 地區(qū)與是否報(bào)到關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果分析
 根據(jù)圖4和圖5進(jìn)行比較,B(云南大理)和D(云南昭通)地區(qū)的學(xué)生報(bào)到是趨于正常的發(fā)展,在2013年招生中,A(云南昆明)、C(云南曲靖)和E(云南麗江)加大了招生宣傳,取得了非常明顯的效果,那么在2014年的招生宣傳中,還需要在A、C、E地區(qū)保持一定的宣傳投入,在B和D地區(qū)可以適當(dāng)減少招生投入。
 一個(gè)學(xué)校生源的多少?zèng)Q定了它規(guī)模及發(fā)展。特別是在民辦高校,“招生就是一切”,招生中不僅要數(shù)量、質(zhì)量也是發(fā)展的關(guān)鍵。民辦院校在不同的發(fā)展時(shí)期會(huì)有不同的發(fā)展策略,在不同的歷史時(shí)期院校也就有不同的招生策略及隊(duì)伍建設(shè)適應(yīng)發(fā)展的需求。因此,只有在清楚制定了院校發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃后,才能順理成章地制定出院校人力資源需求、發(fā)展、策略、培訓(xùn)、擴(kuò)建和儲(chǔ)備計(jì)劃。充分把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用在招生工作中,將對(duì)個(gè)高校的招生工作提供決策支持,對(duì)高校的招生成本的整合具有深遠(yuǎn)的意義。
參考文獻(xiàn)
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