Apriori算法研究及在本科招生数据挖掘中应用的开题报告.docx

Apriori算法研究及在本科招生数据挖掘中应用的开题报告
开题报告
一、选题背景
随着计算机科学与技术的发展，数据挖掘技术得到了广泛的应用。数据挖掘技术可以发掘隐藏在大量数据背后的知识和信息，为决策提供支持。在高校招生中，数据挖掘技术也被广泛应用，通过分析历年的招生数据，挖掘出招生规律和趋势，对招生工作起到指导作用。而其中一个常用的算法就是Apriori算法。Apriori算法是一种基于频繁项集的数据挖掘算法，通过发现频繁项集来推断出关联规则。在本科招生数据挖掘中，Apriori算法可以帮助我们发现各科成绩之间的关联关系，进而指导招生工作。
二、研究目的
本次研究的目的是探究Apriori算法的原理和应用，在本科招生数据挖掘中应用Apriori算法，挖掘出各科成绩之间的关联关系，指导招生工作。具体研究内容为在历年本科招生数据中，挖掘出各科成绩之间的关联关系，通过关联规则来给出招生提示。
三、研究内容
1.介绍Apriori算法的原理和流程。
2.分析本科招生数据特点，并确定可以挖掘的数据字段。
3.利用Python实现Apriori算法，并对本科数据进行分析。
4.从本科招生数据中发掘各科成绩之间的关联规则。
5.利用挖掘出的关联规则，给出本科招生工作相关指导建议。
四、研究方法
本文采用实证研究方法。首先，介绍Apriori算法的原理和流程，包括频繁项集和关联规则的定义，以及算法的主要步骤；其次，确定可以挖掘的数据字段，并采用Python实现Apriori算法；然后，通过分析挖掘结果，发现其内在关联关系；最后，利用挖掘出的关联规则，给出本科招生工作相关建议。
五、论文结构
本文将分为以下几个部分：
第一部分：选题背景和研究目的，介绍了本次研究的背景和目的，以及研究内容和方法。
第二部分：相关理论，介绍了Apriori算法的原理和流程，并对关联规则进行了定义和解释。
第三部分：数据分析与处理，分析了本科招生数据的特点，并采用Python实现Apriori算法进行数据处理。
第四部分：实验结果与分析，分析了挖掘结果，并深入探究了各科成绩之间的关联关系。
第五部分：招生建议，利用挖掘出的关联规则，给出针对性的招生建议。
六、预期成果
预计通过本次研究，能够深入理解Apriori算法的原理和流程，并在实际操作中运用该算法分析本科招生数据。并且发现了各科成绩之间的关联关系，为招生工作提供了指导建议。
七、参考文献
[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases.VLDBEndowment,1994.
[2]HanJW,PeiJ,YinYL.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration[J].ACMSigmodRecord,2000,29(2):1–12.
[3]AgrawalR,ImielinskiT,SwamiA.MiningAssociationRulesbetweenSetsofItemsinLargeDatabases[J].ACMSigmodRecord,1993,22(2):207-216.