1、“.....有效地控制规则的产生。总的来说有这样几类限制有些限制可以直接加入算法中，有的还存在问题如。基于限制的关联规则挖掘算法是近期人们比较关注和热心于研究的问题。第四章学生信息分析系统的设计系统设计思想本系统是为中职学校招生以及学生管理提供辅助参考的工具，是为适应现阶段教育发展及教育特点而设计的分析系统。在中职学校的招生过程中，如何评价学生信息与在中职学校阶段学习的关系，使其能够更好得掌握相关的专业知识以及提高专业技能和素养，成为各个中职学校需要考虑的问题。也就是说，中职学校在招生过程中，采取什么样的招生策略才是有效的以人为本的，是本系统研究的重点。本系统结合中职学校招生的特点以及中职学校数据本身的特点，采用相应的数据库和挖掘算法而开发。数据来源于安徽省第轻工业学校的招生就业办公室教务处和学生处，挖掘模型采用方法建立，采用改进的算法进行系统实现......”。

2、“.....该系统实现分为四个子目标，从现有数据中挖掘出如下信息智力因素对中职学校各科成绩的影响非智力因素对学生学习的影响中考信息与学生综合测评之间的关系建立安徽省第轻工业学校招生预测模型。系统设计以四个子目标为中心，对所掌握的数据从这四个方面进行挖掘，帮助招生决策部门，从这几个方面了解对学生产生影响的主要因素，为学校招生和学生管理提供依据。数据准备本系统中用到的数据是安徽省第轻工业学校级的学生入学信息和在校各方面表现及学习成绩等信息，因为这些原始数据存在缺失冗余杂乱性，不能作为数据挖掘的对象，必须对其进行彻底处理和清洗后，才能对其进行数据挖掘操作。该步骤中包括对原始数据的选择和清洗转换集成和规约等操作。数据准备按照图所示的过程进行图系统实现中的数据准备过程数据选择本系统数据是安徽省第轻工业学校的电子专业的数据......”。

3、“.....数据源包括电子专业学生入学成绩信息学生基本信息在校各科成绩以及学年综合测评成绩。学年选择数据表选择数据属性定义属性范围输入数据源是否还有数据属性值是否为空属性值是否异常是否有相同记录结束删除该记录删除该记录删除该记录综合测评成绩包括年级级各项测评思想测评能力测评智力测评身体测评综合测评，年级各项测评思想测评能力测评智力测评身体测评综合测评。在本系统中智力测评作为决策属性，其余测评不在本论文的研究范围之内，所以不予考虑。其中智力测评包含各学年的课程成绩，由于不同班级和年级的因素，系统在处理过程中仅使用每学年所有课程的成绩加权平均值作为参考值进行分析。学生入学成绩。表结构如所示编号姓名性别总分语文数学英语物理化学政治体育理化试验表学生入学成绩信息学生入学成绩信息中包括级和级电子专业学生的入学成绩。学生基本信息......”。

4、“.....比如市区或县城农村以及是否应届还包括学生的家庭情况，如父母的文化程度和职业。在校期间学生成绩。表结构如所示编号姓名学年课程名称平时成绩期末成绩总成绩表学生成绩课程包括必修课和选修课，本系统选择必修课程成绩作为数据源。学生成绩表包括级电子专业学生的各必修课成绩。学生综合测评。表结构如所示编号姓名综合测评年度表综合测评表综合测评表包括级电子专业学生的各年度的综合测评成绩。综合测评成绩每学年测评次，每学年必修课程成绩综合的平均值作为当学年的综合测评成绩。数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的个重要步骤。由于数据采用手工方式输入，些数据可能存在不完整含噪声不致性，因此在这个阶段中需要对数据进行清理，对数据进行检查，保证数据的完整性和数据的致性，除去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等，将完整正确致的数据信息存入到数据库中......”。

5、“.....对分类属性表学生入学成绩表学生基本信息表中的数据处理在下面分别说明。对决策属性表各学年各项测评表中的数据的处理采用数据标准化的方法，主要是进行小数缩放的方式，即把百分制的数据按照用户的要求转换入个特定的数据范围内。本系统中，对缺失值采用该属性中出现概率最高的值进行填补。需要进行泛化的数据包括学生入学成绩入学成绩中考成绩为连续型数据。我们要对其进行离散化处理，对所有总成绩进行平均，平均成绩以上包括平均成绩的学生为优良平均成绩以下的学生为般。学生各课程成绩和上面相同，成绩是连续型数据，由于班级和教师等因素的影响，各班在同个科目上的总体成绩会有定的差别。为了尽量提高离散化的准确性，我们取这个科目全部成绩的平均成绩，平均成绩以上包括平均成绩的学生为优良平均成绩以下的学生为般。综合测评成绩综合测评成绩的离散化方法同上面方法相同......”。

6、“.....进行泛化处理分为两个等级市区和县镇。具体划分为市区市区初中。县镇县城初中农村初中。父母文化程度父母的文化程度的高低对教育的认知程度也不样，可以说在定程度上影响着孩子的教育，父母的文化程度包括初中高中中专大专本科研究生。因为以前受国情的影响，父母受教育程度都普遍较低。所以，对教育程度的泛化，可以划分为高学历家庭父母双方都为高中中专及以上学历或父母有方为专科及以上学历的家庭为高学历家庭。低学历家庭父母文化达不到高学历家庭的都为低学历家庭。父母职业同样，父母的职业对子女的教育同样影响也很大，父母的职业分布很广，有农民工人教师公务员医生公司职员个体户私企老板自由职业者等。可以将其分成两类，即公职人员家庭和非公职人员家庭。具体分类为公职人员家庭工人教师公务员医生公司职员......”。

7、“.....数据挖掘模型确定数据挖掘过程模型数据预处理之后，生成挖掘需要的数据集。下面的工作就是进行挖掘操作为数据挖掘系统的主体部分，挖掘操作过程中要用到多种理论和技术。挖掘操作主要分以下几个步骤进行挖掘模型建立挖掘方法选择挖掘算法确定执行挖模块中，实现了两项功能关联信息挖掘和分类决策挖掘。报表打印模块，用户可以根据需要打印系统生成的数据。系统的主界面如图所示图系统主界面数据查看在学生信息管理模块中，我们可以根据输入的查询条件，查询学生的中考信息和中专期间的学习信息，包括中考成绩，中专期间的各科成绩及中专期间综合测评成绩等。部分查询信息如图所示图查询界面数据预处理本系统处理的数据主要是电子专业学生的中考信息和中专期间的成绩，它们分别存储在入学成绩表学生信息表，学生成绩表综合测评表中，这个模块的功能主要是根据用户定义进行预处理。处理过程如下进入预处理界面，选择要处理的表......”。

8、“.....点击预处理按钮后，系统会自动根据数据表中的数据类型对数据进行泛化离散化缺失值和冗余处理。如下图所示图预处理界面关联规则挖掘结果分析在上章中我们提到，本系统要实现四个挖掘子目标，智力因素对中专各科成绩的影响非智力因素对学生学习的影响中考信息与学生综合测评之间的关系建立安徽省第轻工业学校招生预测模型。前两个子目标，本系统使用关联规则挖掘技术实现，本节对挖掘结果进行具体分析介绍后两个子目标使用分类决策树挖掘技术实现，结果分析将在下节中做具体介绍。需要说明的是下文提到的综合测评是中专年级的综合测评，因为通过数据比较后发现，由于学生在中专期间受到各方面影响比较大，所以成绩连贯性方面不是很好，所以使用中专年级的综合测评作为决策属性。智力因素对大学各科成绩的影响这个功能主要挖掘中考各科成绩和中专学校各科成绩之间的关系。在中招信息挖掘下拉菜单中选择关联信息挖掘，进入关联规则挖掘界面后......”。

9、“.....点击关联挖掘按钮，右边的关联规则显示框中会显示挖掘信息，请参照图。图中考各科成绩与中专各科成绩的关系界面显示中，前个百分数表示规则的支持度，后个表示规则的置信度。从挖掘的结果中，我们可以得到以下几方面的信息规则物理科目物理优良电子技术优良。可以看出，中考科目物理成绩为优良的学生中，有的学生电子技术也优良。所以，物理对电子技术课程影响较大，但我们也看到，与物理有直接血缘关系的电子技术优良率也只占物理优良的。可见电子技术这门课程教学效果和学生掌握程度不太令人满意。规则数学优良单片机优良数学优良电子技术优良数学优良传感器优良。可以看出，数学对各科成绩影响很大。但也存在着和上面同样的问题，即置信度不是很高，学生的成绩延续性需要有待加强。这需要老师调动学生的积极或改变教学思路，找到提高学生质量的合适方法。外语优良单片机优良外语优良数学优良电子技术优良......”。