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Apriori算法在招生决策中的应用研究的中期报告
一、研究背景：
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，常用于挖掘大量数据中的关联规则信息。现在，随着社会经济的不断发展和教育竞争的日益激烈，高校招生工作越来越重要。招生工作的目的是为了吸引更多的高质量生源，提高学校的声誉和知名度。因此，如何识别学生对学校的选择因素和特点，以便更好地吸引他们，已成为招生决策的核心问题。Apriori算法正是一种在海量数据中高效识别关联规则的算法，可应用于招生工作中，以提高招生决策的效果。
二、研究目的：
本研究旨在探究Apriori算法在招生决策中的应用，挖掘潜在的关联规则，从而为高校招生决策提供参考依据。
三、研究内容：
本研究使用Apriori算法对高校历年的招生数据进行关联规则挖掘。通过数据预处理和处理后的数据分析，我们将数据转化为二进制的数据矩阵，并去除冗余数据和噪声数据。然后，利用Apriori算法对数据进行分析和挖掘，找出频繁项集和关联规则。最后，根据规则的支持度和置信度，对结果进行解释和分析，得出招生决策的建议。
四、研究成果：
通过对高校历年的招生数据的分析，我们得到了一些有意义的关联规则。例如，我们发现学生的成绩和学校声誉之间存在一定的正相关性，一定程度上影响学生选择学校的决策。同时，我们也发现学生家庭所在城市和学校地理位置之间存在一定的关联性。这些结果能够为招生决策提供一些有价值的参考依据。
五、研究结论：
本研究表明，Apriori算法可以应用于高校招生决策中，能够识别学生选择学校的关键因素和特点，从而为招生决策提供帮助。未来，我们还将进一步完善方法和思路，提高算法的效率和可靠性，使其更好地服务于高校招生决策工作。