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

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己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：关联规则挖掘、相关性分析、兴趣度、推荐选课系统

所属期刊栏目：2

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：西华师范大学科研项目11A034

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：73-74,77