Apriori算法的改进及其在试卷分析系统中的应用

• 作 者: 孙秀娟 杜晓娟 于文爽
• 机 构: 北京工业职业技术学院信息工程系,孝义市第三中学校,北方工业大学信息工程学院
• 出 处: 北京工业职业技术学院学报
• 发表日期: 2012年4期
• 关键词: 数据挖掘 试卷分析 关联规则 APRIORI算法 data mining test paper analyze association rules ap
• 基金项目: 北京市自然科学基金项目（4062012）, 北京市市属高校学术创新团队项目资助

Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。