基于数据挖掘的课程成绩关联性研究

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1、隶。轫女·嘤硕士学位论文万方数据基于数据挖掘的课程成绩关联性研究万方数据THEI迮SEARCHOFCOURSESCOREASSOCIATIONBASEDONDATAMININGAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYYanYueSupervisedbyVice．ProfessorJiangChang-iin一一一SchoolofAutomationSoutheastUniversityMarch2014缪万方数据东南大学学

2、位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特另tlDH以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致

3、。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：i虱蒸导师签名万方数据摘要摘要学生的课程成绩不仅是学生对课程学习质量的直观反映，也是衡量教学质量的重要依据。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。对学生成绩及相关数据进行数据挖掘，发现学生各课程学习效果之间的关联关系并用于教学工作的指导有着重要的意义。本文在深入研究数据挖掘知识的基础上完成了对本校应用数学专业的学生课程

4、成绩关联关系的研究。论文详细阐述了关联规则分析模型和聚类分析模型的设计与实现及其在课程成绩关联性研究中的应用，主要内容包括：遵循数据仓库设计的原则，在SQLServer2005中建立和课题需求的星型数据仓库student—scoreDW。使用结构化查询语言T-SQL进行数据预处理，使其转换为数据挖掘算法所需要的格式。实现聚类分析技术中的k．means算法在数据泛化预处理中的应用。针对fp—growth算法的不足提出了其改进算法：基于共后缀项间频繁闭项集的改进算法Cfp．growth算法使得生成关联规则的冗余量降低，基于散列技术的改进算法HC

5、fp．growth算法使得算法的时间效率大大提高，基于事务矩阵的改进算法MCfp．growth算法使得时间效率提高的同时避免了大量的指针操作，同时避免了内存泄露。对每一个改进算法的工作原理和过程均结合实例进行了详细说明。并基于AdventureWorks数据库对其进行了算法效率的测试，且对测试结果进行了理论分析。将改进后的算法应用到学生课程成绩关联性的研究中，对学生成绩这一关键性能指标进行数据挖掘，得出了同时满足最小支持度阀值rainsup和最小置信度阀值minconf的学生成绩关联模式，挖掘出了学生课程成绩之间的关联性和关联程度，分析了结

6、果的指导意义：注重课程之间的有机联系、建立成绩预警机制、提供就业参考和专业内方向选择的依据。论文还对目前数据挖掘技术研究存在的不足之处和未来的研究方向提出自己的观点。本论文所用的开发平台是微软公司的vs2010和SQLServer2005，采用结构化查询语言T-SQL实现数据仓库的建立和数据预处理，采用C++语言编程实现课程成绩关联关系的挖掘。关键词：聚类分析，关联规则，频繁闭项集，散列技术，事务矩阵万方数据AbstractStudentscoreisnotonlyanintuitivereflectionoflearningquality

7、，butanimportantmeasurementoftheteachingquality．Thepurposeofdataminingisdiscoveryingthepotentiallyusefulknowledgefromalargenumberofincompleteandnoisydata．Discoveryingtheassociationamongvariouscoursesachievementthroughdataminingofthestudentscoreandrelateddataismeaningful．Som

8、eresearchoncoursescoreassociationofappliedmathematicsofOurschoolisdoneinthisthesis．Thethe