基于免疫关联挖掘的教学信息评价

摘要：

针对数据挖掘中的关联规则挖掘广度及效率问题,提出了一种基于免疫优化的关联规则挖掘算法.将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过免疫聚类竞争加速克隆扩增,提高抗体成熟力及亲和性,增强候选模式支持度.在算法执行过程中,支持度大于阈值的优秀个体都将被作为记忆细胞保存下来.这样,记忆细胞所代表的模式满足最小支持度要求,可以很容易提取出也同时满足最小置信度要求的关联规则.试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,提高了所得关联规则的准确率.在高校教学质量评估及规则挖掘中体现出应用价值.

关键词：关联规则、质量评估、克隆选择、数据挖掘

所属期刊栏目：30

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金项目60425310;湖南省自然科学基金项目05JJ40103;湖南省社会科学基金项目09ZDB080

在线出版日期：2011-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：508-513