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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘
被引量:
6
1
作者
唐成龙
唐露新
+2 位作者
杨旺功
孙道宗
薛秀云
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期132-137,共6页
为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学...
为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。
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关键词
数据挖掘
FP-GROWTH算法
分层线性模型
关联规则
招生录取
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职称材料
题名
基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘
被引量:
6
1
作者
唐成龙
唐露新
杨旺功
孙道宗
薛秀云
机构
广州理工学院招生就业处
广东工业大学机电工程
学院
北京林业大学信息
学院
华南农业大学电子工程
学院
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期132-137,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61601189,31971797,31671591)
广东省普通高校青年创新人才类科研项目(2018WQNCX324)
+1 种基金
教育部科技发展中心高校产学研创新基金项目(2018A01016)
广东技术师范大学天河学院计算机科学与技术重点学科建设项目(xjt201702)。
文摘
为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。
关键词
数据挖掘
FP-GROWTH算法
分层线性模型
关联规则
招生录取
Keywords
data mining
FP-growth algorithm
hierarchical linear model
association rule
enrollment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘
唐成龙
唐露新
杨旺功
孙道宗
薛秀云
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
6
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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