【摘 要】
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关联规则挖掘技术是由Agrawal等人针对市场购物篮问题而提出的,用以发现大量数据项集之间有趣的关联关系,它是数据挖掘领域的研究热点。随着关联规则技术的不断发展,它的应用
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关联规则挖掘技术是由Agrawal等人针对市场购物篮问题而提出的,用以发现大量数据项集之间有趣的关联关系,它是数据挖掘领域的研究热点。随着关联规则技术的不断发展,它的应用范围也由最初的购物篮分析扩展到教育领域、网络入侵检测、交通事故模式分析、中医药药物关联分析、设备故障诊断等。在高校体育数据的分析中也有关联规则的应用研究。本文首先详细分析和总结了传统关联规则的相关概念,发现传统的关联规则虽然能够发现数据之间潜在的关联信息和知识,但规则前件属性不同取值的差异对规则后件属性的影响程度却被忽视了。因此本文基于对传统关联规则的“支持度—置信度”挖掘模式的分析,借鉴“状态转移”模式的思想对关联规则进行了改进,通过引入lift_measure兴趣度量方式挖掘出我们真正感兴趣的规则。同时针对待挖掘数据(学生体质健康数据)中存在的互斥性特点,改进了经典的Apriori算法的不足之处,即在本数据的频繁项集挖掘过程中有效性低。我们的改进方法是创建互斥项链表map_exctran和项集映射表map_assist,这样提升了Apriori算法挖掘频繁项集的效率,改进后的AD—apriori算法能够降低挖掘过程的时间复杂度和空间复杂度。结合目前各高校体质健康数据分析与学生健康服务指导等方面工作的存在不足,我们采用WAMP架构开发出一个学生体质健康分析和服务系统,利用改进后的规则挖掘技术对系统收集的数据进行分析,这为科学指导学生体质健康工作提供了数据化的支持。
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