【摘 要】
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随着数据库和网络技术的快速发展，数据出现了爆炸性增长。人们正在试图通过一种方式去寻找隐藏在数据背后的秘密，在这种情况下，数据挖掘便诞生了。为了方便教学管理人员工作，人们
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随着数据库和网络技术的快速发展，数据出现了爆炸性增长。人们正在试图通过一种方式去寻找隐藏在数据背后的秘密，在这种情况下，数据挖掘便诞生了。为了方便教学管理人员工作，人们设计和开发了大量教学管理辅助系统。从目前的教学管理工具来看，大多数系统实现了人们对信息的管理、浏览和搜索，但对于信息的统计和分析做的不够，以至于在人们的实际工作中，仍然需要用其他方式去统计和分析数据来满足工作的需要。如何寻找和揭示隐藏在数据背后的秘密，如何从数据中挖掘出更有利于现实工作的有价值的信息，这是本文所做的主要工作。论文基于学校学员成绩管理数据库，通过对成绩的研究，来寻找和发现隐藏在成绩背后课程之间的关系，以便为制定教学计划和更好地搞好教学提供重要的参考。关联规则是数据挖掘当前研究的主要模式之一，它用于确定数据集中不同域或属性之间的联系，找出有价值的多个域之间的依赖关系。频繁项集挖掘是生成关联规则的关键步骤。论文通过对关联规则和频繁项集生成算法的分析和研究，从“购物篮分析”中得到启示，将关联规则挖掘运用到对学员成绩库的挖掘。在实际的数据挖掘工作中，对学员成绩数据库进行了综合整理，提出了数据离散化的“动态划分”方法，设计了数据转换算法，避免了数据离散化方法中等宽和等深算法的弊端，生成了高质量的数据集，为后续的研究工作奠定了基础。运用FP算法对数据集进行了挖掘，生成了频繁项集。提出并实现了关联规则挖掘算法，采取分类挖掘的方法，得到了有实际参考价值的关联规则，最后形成了对教学工作有指导意义的结论。论文后续的工作还将围绕更多的教学信息进行更为深入的挖掘工作，以便更好地为教学工作服务。
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