大学生心理测评：Apriori算法改进与关联规则挖掘应用

该篇文章《改进的Apriori算法在大学生心理数据分析中的应用 (2011年)》发表于中原工学院学报，作者王璇，针对的是在心理测评数据处理领域的创新方法。文章提出了一种改进的Apriori算法，该算法是在传统Apriori挖掘算法的基础上，增加了兴趣度这一评价指标。Apriori算法原本是用于关联规则挖掘，通过计算数据项间的频繁模式和支持度，来寻找潜在的关系或规律。然而，这篇论文扩展了这一经典算法，将兴趣度引入，旨在更精确地评估挖掘出的关联规则，尤其是在大学生心理测评数据中，这种改进能够提升挖掘效率和结果的准确性。 在当前的大学生心理测评系统中，尽管进行心理测评是获取学生心理健康状况的重要手段，但大部分系统仅停留在信息管理层面，缺乏对数据深层次的分析。通过关联规则挖掘，可以从大量的心理测评数据中发现潜在的关联，这对于理解学生心理健康状态的变化趋势，以及制定有针对性的心理健康教育策略具有重要意义。论文设计了一个基于C/S架构的心理测评数据挖掘系统，其中服务器端使用SQLServer2005作为数据库管理系统，客户端应用了Delphi工具和C++语言实现数据挖掘算法。用户可以通过图形化的界面执行完整的数据挖掘流程，包括数据抽取、清洗、模式选择、结果呈现和规则解释。 文章的重点在于将Apriori算法与兴趣度结合，这有助于挖掘出那些不仅在频率上有一定支持度，而且在用户个人兴趣或者关注度上有显著特征的心理测评数据关联。这种改进不仅提高了数据挖掘的实用性和有效性，也使得心理健康教育决策更具个性化和针对性。因此，研究者不仅关注数据的客观存在，还关注数据背后隐藏的价值和用户关注点，这是该论文的核心贡献。 该研究对于高校心理健康教育的实践具有积极意义，它提供了更为精细和深入的数据分析方法，有助于提升心理健康服务的质量和效率。通过这种改进的Apriori算法，可以为高校的心理健康工作提供更加科学、细致的基础数据支持。