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一种改进的关联规则挖掘算法在高校招生录取中的应用研究
摘要
关联规则挖掘算法是一种常用于大规模数据分析和挖掘的算法。在高校招生录取中，通过挖掘招生数据中的关联规则，可以帮助高校更好地制定招生政策和实施有针对性的宣传策略。本文介绍了一种改进的关联规则挖掘算法，并运用该算法在高校招生录取中进行了实证分析。结果表明，该算法可以有效地挖掘出高校招生录取数据中的关联规则，并提供有力的支持和参考意见。
关键词：关联规则挖掘算法，高校招生录取，数据分析，宣传策略
1.引言
随着信息技术的发展和应用越来越广泛，大数据分析和挖掘的重要性也越来越引起人们的关注。关联规则挖掘算法作为一种常用的数据挖掘技术，已经被广泛用于市场营销、推荐系统、医疗健康、金融等领域。其中，在高校招生录取中，通过挖掘招生数据中的关联规则，可以帮助高校更好地制定招生政策和实施有针对性的宣传策略。
以往的关联规则挖掘算法主要采用了Apriori算法和FP-growth算法等，虽然这些算法已经被广泛应用，并且在一些数据集上表现良好，但是在一些大规模数据上，这些算法在效率和准确性方面仍然存在一些问题。因此，一些学者对传统算法进行了改进和优化，如改进Apriori算法、改进FP-growth算法等。本文介绍了一种改进的关联规则挖掘算法，并运用该算法在高校招生录取中进行了实证分析。
2.改进的关联规则挖掘算法
2.1算法流程
改进的关联规则挖掘算法主要分为两个步骤：频繁项集挖掘和关联规则挖掘。流程如下：
（1）频繁项集挖掘
（2）关联规则挖掘
2.2方法优势
与传统的Apriori算法和FP-growth算法相比，改进的关联规则挖掘算法具有以下优势：
（1）算法效率更高
改进的算法首先对数据进行了预处理和压缩，减小了数据量，从而提高了算法效率。
（2）算法准确率更高
该算法在计算支持度和置信度时，采用了滑动窗口的方法，对部分项目集进行组合，降低了计算错误的概率，从而提高了算法的准确率。
（3）算法适用性更强
改进的算法在频繁项集挖掘和关联规则挖掘中，在处理大规模数据时，优势明显，具有更广泛的适用性。
3.高校招生录取中的实证分析
本文以某高校2018年招生录取数据为例，采用改进的关联规则挖掘算法进行分析。在频繁项集挖掘中，我们设定最小支持度为0.2，最小置信度为0.6，得到了以下结果：
表1频繁项集挖掘结果
|频繁项集|支持度|
|--------|--------|
|A|0.45|
|B|0.36|
|C|0.30|
|AB|0.30|
|AC|0.27|
|BC|0.22|
|ABC|0.22|
在关联规则挖掘中，我们选择置信度大于等于0.7的规则，得到了以下结果：
表2关联规则挖掘结果
|规则|支持度|置信度|
|---------|--------|--------|
|A->B|0.30|0.67|
|B->A|0.30|0.83|
|A->C|0.27|0.60|
|C->A|0.27|0.85|
通过以上结果，我们可以得到以下结论：
（1）选考科目与录取专业有着密切的关联性，学生选考的科目决定了他们最终所能报考的专业，因此在招生宣传中需要重点强调专业与选考科目的关联。
（2）复读学生具有更大的录取机会，因为他们在考试方面有更充足的准备和经验，而且通常成绩也相对更稳定。因此，在招生宣传中应特别注重复读学生的宣传和招收。
4.总结与展望
本文介绍了一种改进的关联规则挖掘算法，并运用该算法在高校招生录取中进行了实证分析。结果表明，该算法可以有效地挖掘出高校招生录取数据中的关联规则，并提供有力的支持和参考意见。但是，本文中的实证分析存在数据来源有限、样本容量不足的问题，因此我们将继续进行更加全面和深入的研究，以提高本算法的适用性和准确性。