2012年Apriori算法分析：改进与高校教学评价应用

本文主要探讨了关联规则在数据挖掘领域中的重要性，以及Apriori算法作为关联规则挖掘的经典方法。关联规则是指在大量数据中寻找项目之间的有趣且有意义的关联模式，这在商业分析、市场预测和消费者行为理解等方面具有广泛应用。作者回顾了Apriori算法的基本原理，该算法通过递归地生成候选集并计算它们的支持度和置信度来发掘频繁项集，进而形成关联规则。 然而，Apriori算法也存在一些局限性，如在处理大规模数据时效率较低，因为需要遍历所有的可能组合，而且对于数据库的预处理要求较高。针对这些问题，文章提出了基于预处理的改进Apriori算法，通过减少搜索空间和优化数据结构来提升算法性能。具体的应用场景是高校教学评价，通过对学生选课数据的挖掘，该算法揭示了课程之间的关联性，例如某些课程常常被同一组学生同时选择。 在应用过程中，文章详细介绍了数据挖掘的步骤，包括数据收集、数据清洗、数据转换和模型构建。挖掘结果的分析有助于教育管理者了解教学活动的规律，优化课程设置和教学计划。此外，论文还对未来的研究方向提出了建议，包括如何进一步提高算法效率，结合其他数据挖掘技术（如深度学习）来挖掘更深层次的关联知识，以及如何将挖掘结果应用于实际教学改进。 这篇文章不仅深入剖析了Apriori算法的工作机制和优缺点，还展示了其在实际问题中的应用价值，并为相关领域的研究者提供了改进算法和扩展应用的思路。数据挖掘作为一个前沿技术，将持续推动各行业的知识发现与决策支持能力提升。