基于兴趣度—相关性规则挖掘的研究及在推荐选课系统的应用
2012-04-29 03:48肖建琼宋国琴
智能计算机与应用 2012年5期
肖建琼 宋国琴
摘要： 通过分析和比较现有的关联规则挖掘算法，针对本研究的问题，采用一种改进的基于兴趣度的增量挖掘算法，该算法既适用于动态数据库的更新挖掘，又适用于最小支持度和最小置信度变化的更新挖掘。然后将其运用于推荐选课系统中，通过对学生已有成绩数据库信息和已选课信息进行深层次的数据挖掘，获取合理、可靠的课程结构关联规则。本系统既考虑课程之间关联规则的相关性，又考虑学生的学习能力和学习兴趣，为选课推荐服务提供更好的支持。
关键词：
中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：2095-2163（2012）05-0073-03
猜你喜欢
核科学与工程(2021年4期)2022-01-12
大众投资指南(2021年35期)2021-02-16
计算机应用(2018年5期)2018-07-25
电力与能源(2017年6期)2017-05-14
课程教育研究·学法教法研究(2016年8期)2016-06-14
信息通信技术(2015年6期)2015-12-26
轴承(2015年2期)2015-07-25
课程教育研究·学法教法研究(2015年7期)2015-05-30
电子设计工程(2014年18期)2014-02-27
电讯技术(2011年11期)2011-04-02
