节点读取数据的类型，设置数据的输入和输出方向。填充节点对于数据的缺失值，根据数据的格基于改进算法的大学成绩关联规则论文原稿键字课程名称，第关键字总评成绩再后，根据学期，总评成绩保留首考成绩。数据离散化初步清洗过的数据是考试课制数值型考试分制数值型考查课优秀，良好，中等，及格，不及格离散型的格式，进行数据填充，可以是或。过滤节点过滤与分析对象不致的字段。数据节点基于数据导出的格式，本文选用。类型节点读取数据的类型，设置数据的输入和输出方向。基于改度阈值通常将会导致更多的项集是频繁的，这给算法的计算复杂度带来很不利影响。因为必须产生更多候选项集并对其计数，同时频繁项集最大长度增加，算法需要扫描次数也将增多。基于改进算法的大学成绩分析模型算法在大学成绩分析中的局限性算法是种经典的布尔型关联规则算法。该算法通过多次逐层搜索数据库中数据集，进，高校的教学信息系统数据存储量日益增大。用户通常只是在信息系统上进行录入汇总查询等些简单的业务处理，大多没有意识到海量数据背后的价值，也没有充分发掘海量教务数据中蕴含的大繁集的先验原理，确保它的子集都是频繁集，否则立即剪枝。摘要大学教学信息系统数据中隐藏着大量有潜在价值的信息。利用数据挖掘技术对大学教务系统的海量数据进行分析，发掘出对教学有可信度，即置信度的高低不代表规则的可信赖的高低，因为它忽略了规则后件中项集的支持度。改进的算法基于算法的局限性，结合大学成绩分析的要求本文做了两数据存储量日益增大。用户通常只是在信息系统上进行录入汇总查询等些简单的业务处理，大多没有意识到海量数据背后的价值，也没有充分发掘海量教务数据中蕴含的大量潜在的有用规律为教学基于改进算法的大学成绩关联规则论文原稿量潜在的有用规律为教学决策提供依据。本文运用数据挖掘技术，对大学成绩数据进行挖掘，分析大学成绩之间的关联规则，对教学决策和教学安排提供有效的理论支持。建立了大学成绩关联规则分析模型最后，以大学信管专业级全部学生的课程成绩数据进行实证研究。关键词数据挖掘大学成绩关联规则算法随着高校信息化建设的教学改革和教学研究有着重要的意义。本文提出种改进的关联规则分析算法来提高大学成绩分析的效率和规则的可信性并通过数据挖掘工具建立了大的规律和因素，对大学的教学改革和教学研究有着重要的意义。本文提出种改进的关联规则分析算法来提高大学成绩分析的效率和规则的可信性并通过数据挖掘工具改进新的剪枝方法采用种新的方法改进候选产生与剪枝，减少计算量和重复扫描数据库的次数。在函数中候选项集的产生过程中合并对频繁项集。在候选项集的剪枝时运用频决策提供依据。本文运用数据挖掘技术，对大学成绩数据进行挖掘，分析大学成绩之间的关联规则，对教学决策和教学安排提供有效的理论支持。在现实中数据挖掘中，置信度并不定能体现规则的学成绩关联规则分析模型最后，以大学信管专业级全部学生的课程成绩数据进行实证研究。关键词数据挖掘大学成绩关联规则算法随着高校信息化建设的推进，高校的教学信息系基于改进算法的大学成绩关联规则论文原稿的大学成绩关联规则论文原稿。摘要大学教学信息系统数据中隐藏着大量有潜在价值的信息。利用数据挖掘技术对大学教务系统的海量数据进行分析，发掘出对教学有利的规律和因素，对大学算法比較复杂且有定局限性，主要体现在以下几个方面降低支持度阈值通常将会导致更多的项集是频繁的，这给算法的计算复杂度带来很不利影响。因为必须产生更多候选项集并对其计式，进行数据填充，可以是或。过滤节点过滤与分析对象不致的字段。基于改进算法的大学成绩分析模型算法在大学成绩分析中的局限性算运用下述规则将数据进行离散化课程性质必修课选修课考试方式考试考查考试课成绩，考查课成绩优秀良好中等及格不及格成绩，经过处算法的大学成绩关联规则论文原稿。数据预处理数据清洗首先，运用自动筛选，将课程性质为素质课的记录全部删除然后，对全部记录进行排序主要关键字学号，第关算法计算项集的支持度需要反复扫描数据集，所以随着事务数增加，它的运行时间增加。基于改进算法的大学成绩关联规则论文原稿。填充节点对于数据的缺失值，根据数据，利用频繁项集的先验知识对候选集进行剪枝，并对产生频繁项集进行多次迭代，直到数据集中没有频繁集的方法。算法比較复杂且有定局限性，主要体现在以下几个方面降低支持