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基于压缩矩阵Apriori算法的高校学生成绩相关性分析研究
一、背景介绍
高校学生成绩的相关性分析常用于评估教学质量和学生学习成果，有助于教师、学生、学校及政策制定者对教学、教育政策进行适时改进和调整。而Apriori算法是关联分析中一种较为高效的方法，可通过对数据进行快速处理和挖掘，发掘出数据之间的关联规律。基于这些背景，本文研究的目的是通过压缩矩阵Apriori算法对高校学生成绩进行相关性分析，为高校教学质量评估提供参考依据。
二、研究内容
1.压缩矩阵Apriori算法基础理论介绍
Apriori算法是一种最常见的频繁项集挖掘算法，适用于大量数据集中的频繁项集的发现。而基于压缩矩阵的Apriori算法是对传统Apriori算法的改进。压缩矩阵将候选项集的支持度计数存储在一个相对较小的矩阵中，从而减少了对项集的扫描次数。
2.基于压缩矩阵Apriori算法的高校学生成绩数据挖掘方法
本研究将基于以学生学号、科目名称、学期和成绩为主要维度的高校学生成绩数据集进行挖掘处理。首先使用压缩矩阵Apriori算法，通过计算不同学号或不同科目之间的关联性，快速挖掘出支持度和置信度较高的关联规律。其次，对挖掘出来的结果进行可视化处理，得出不同科目之间的关联性以及学生科目学习行为的分析结果。
3.实验分析与结论
通过对高校学生成绩数据进行挖掘分析，得出了不同科目之间的关联规律。例如，某些专业的学生在学习相对难度较大的科目时表现普遍较好，而在相对简单的科目上表现稍显疲软。同时，还可以通过对不同学期同样科目之间的关联进行对比分析，得出成绩变化与其它因素之间的关系，并基于此提出教学质量提升建议。
三、研究意义
本文的研究意义在于，利用压缩矩阵Apriori算法对高校学生的成绩进行数据挖掘分析，通过算法快速处理和挖掘，发掘出数据之间的关联规律，为高校教学质量的评估提供参考依据，有助于教师、学生、学校及政策制定者对教学、教育政策进行适时改进和调整。同时，本文提出的研究思路也可以为其他领域的数据挖掘和关联规律发现提供参考。