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    基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2015-06-05 08:56:49董萍
    關(guān)鍵詞:教務(wù)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理

    ◎董萍

    (三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院,河南三門峽472000)

    基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    ◎董萍

    (三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院,河南三門峽472000)

    教務(wù)管理系統(tǒng)中含有大量有待挖掘的有用信息,在大力提倡科教興國(guó)的今天,這些信息對(duì)學(xué)院更好地制定學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃具有重要的指導(dǎo)意義。對(duì)教務(wù)管理系統(tǒng)進(jìn)行了全面剖析,通過在該系統(tǒng)中的具體實(shí)踐和運(yùn)用,對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則以及聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行了探索,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)用的教務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

    數(shù)據(jù)挖掘;教務(wù)管理;關(guān)聯(lián)規(guī)則

    隨著高等學(xué)校招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大和信息技術(shù)的不斷發(fā)展,各高校都建立了能提高教學(xué)和管理水平的教務(wù)管理系統(tǒng),但由于存在眾多的教務(wù)數(shù)據(jù),原系統(tǒng)缺乏綜合分析和輔助決策的能力,因此需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析挖掘有價(jià)值的信息,達(dá)到為決策者服務(wù)的目的。

    1 基礎(chǔ)知識(shí)

    1.1 基本概念

    數(shù)據(jù)挖掘是將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有潛在價(jià)值、可供人們理解的信息和知識(shí)的過程,其本質(zhì)是在已有的若干信息中挖掘規(guī)律[1]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助人們從浩如煙海的數(shù)據(jù)中提取出高質(zhì)量的信息和減輕工作負(fù)擔(dān),給數(shù)據(jù)和信息之間的鴻溝架設(shè)方便之橋。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘的流程

    數(shù)據(jù)挖掘包括確定選擇數(shù)據(jù)對(duì)象、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、分析和同化幾個(gè)過程[2]。其中,選擇數(shù)據(jù)對(duì)象是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步;數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行分析,消除噪聲數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù),本階段包括數(shù)據(jù)的選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換三個(gè)步驟;數(shù)據(jù)挖掘是核心步驟,主要是指選擇最優(yōu)算法和技術(shù)對(duì)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘;分析和同化階段主要體現(xiàn)的是對(duì)挖掘出的模式進(jìn)行分析,供用戶理解,并將分析的結(jié)果集成到挖掘的組織結(jié)構(gòu)中。

    1.3 分析方法

    數(shù)據(jù)挖掘的方法主要是關(guān)聯(lián)分析和聚類分析。其中關(guān)聯(lián)分析[3]是數(shù)據(jù)挖掘中的一種主要挖掘技術(shù),關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的、描述數(shù)據(jù)項(xiàng)之間相互聯(lián)系的有關(guān)知識(shí),側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)記錄之間有趣的關(guān)聯(lián)性或者相互關(guān)系,根據(jù)這種關(guān)聯(lián)性就可從某一記錄的屬性信息來(lái)推斷其他記錄的屬性信息[4]。聚類分析是一種“物以類聚”的方法,是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的重要組成部分,該方法按照屬性值把一組對(duì)象劃分成一系列有意義的子集的描述性任務(wù),在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)令人感興趣的分布模式[5]。

    2 教務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是對(duì)包含有噪聲、不完整、不一致數(shù)據(jù)的處理,一般需要用掉挖掘過程中70%的工作量。數(shù)據(jù)挖掘依賴于經(jīng)過良好組織和預(yù)處理的數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)源的好壞直接影響著數(shù)據(jù)挖掘,因此數(shù)據(jù)預(yù)處理過程是一個(gè)非常重要的階段和步驟。

    2.1 基本概念

    為更好地提高知識(shí)發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)和知識(shí)的準(zhǔn)確度,保證數(shù)據(jù)挖掘的精確性,使用者在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘前需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

    數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換三個(gè)方面。在對(duì)三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換和特殊情況的處理。

    2.2 教務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)施

    在對(duì)教務(wù)成績(jī)、教師教學(xué)質(zhì)量分別進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析前,必須對(duì)我們所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行選取,這是一個(gè)非常重要的工作。如果沒有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),就不能挖掘出正確的結(jié)論。從學(xué)院教務(wù)管理學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)和教師教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)中,根據(jù)設(shè)計(jì)需要,形成關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)庫(kù),然后選擇分析算法,進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析。

    以三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為例,進(jìn)行預(yù)處理。其過程是從原始數(shù)據(jù)表中獲取數(shù)據(jù),對(duì)獲取的不符合要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清理,并導(dǎo)出能夠做數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的字段,對(duì)原始數(shù)據(jù)中的量化屬性進(jìn)行概化,轉(zhuǎn)換為離散屬性。然后刪除冗余字段,只保留屬性概念分層最底層的屬性項(xiàng),對(duì)學(xué)院教師的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析匯總。

    3 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    3.1 需求分析

    該系統(tǒng)是一種融合管理科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)為一體的綜合性先進(jìn)管理手段,具有手工管理所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn),能夠極大地提高教務(wù)管理的效率。

    學(xué)院教務(wù)數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,該系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理功能僅存在于收集教學(xué)管理過程中的數(shù)據(jù)以及和教學(xué)、管理有關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)信息缺乏分析能力。

    如何為決策者準(zhǔn)確的評(píng)估教學(xué)、得出科學(xué)的分析結(jié)果,并將其轉(zhuǎn)化為可以量化的教學(xué)優(yōu)勢(shì)是擺在高校面前亟待解決的問題。通過對(duì)三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)管理系統(tǒng)的分析,提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo):

    學(xué)院學(xué)生成績(jī)的關(guān)聯(lián)性分析。學(xué)生在學(xué)習(xí)各類課程的過程中存在著很多的關(guān)聯(lián)性,對(duì)其關(guān)聯(lián)性分析是為了通過學(xué)生對(duì)各門課程的學(xué)習(xí)掌握情況,更好地進(jìn)行教學(xué)改革﹑設(shè)置專業(yè)課程,從而為學(xué)院培養(yǎng)適應(yīng)社會(huì)需求的人才做好準(zhǔn)備。

    學(xué)院教師教學(xué)質(zhì)量的聚類分析。三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院的教務(wù)管理系統(tǒng),針對(duì)學(xué)生方面的評(píng)教指標(biāo),每學(xué)期諸位學(xué)生要對(duì)其授課教師的教學(xué)方法、教學(xué)手段、教學(xué)資源等方面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),但若簡(jiǎn)單地根據(jù)學(xué)生對(duì)相關(guān)任課教師的評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)反映該教師受學(xué)生的歡迎程度,我們認(rèn)為并不全面。因此通過對(duì)學(xué)院教師的教學(xué)質(zhì)量的挖掘,其主要目的是了解教師的受歡迎程度及教學(xué)質(zhì)量效果好的教師所具備的基本教學(xué)素質(zhì)是什么。同時(shí)通過對(duì)教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的分析,獲取影響教師教學(xué)水平的相關(guān)信息。

    3.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

    3.2.1 系統(tǒng)開發(fā)工具

    本研究所使用的挖掘工具為該平臺(tái)提供的商業(yè)智能軟件包:SQL Server Analysis Services (SSAS),它是SQL Server中一整套的決策支持引擎和工具,是從SQL Server中的OLAP Servers發(fā)展來(lái)的,主要包括OLAP和數(shù)據(jù)挖掘功能。使用SSAS可以很方便地創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,SSAS工具提供了設(shè)計(jì)、創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)挖掘模型的功能,并且使客戶端能訪問數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)。SQL Server引入了數(shù)據(jù)挖掘功能,可自動(dòng)發(fā)現(xiàn)在大量數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系并可基于歷史數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè),將這些數(shù)據(jù)挖掘功能實(shí)施于教務(wù)管理系統(tǒng)中,對(duì)今后的教學(xué)起到促進(jìn)作用。并且該數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)具有穩(wěn)定性能高、規(guī)模大、操作性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

    3.2.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

    本論文的研究是在三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院已有的教務(wù)管理系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行的,該平臺(tái)經(jīng)過幾年的投入使用,已經(jīng)形成基本的框架。本系統(tǒng)基本管理模式是以教務(wù)管理決策部門為控制中心,對(duì)所涉及的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行集中統(tǒng)一的管理,其他部門作為工作站,在主管部門的授權(quán)下可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)、打印等操作。

    基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)采用基于Web的客戶、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)三層體系架構(gòu)。該系統(tǒng)按照應(yīng)用分為用戶界面、事務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)服務(wù)三層。其中用戶界面層主要是使用基于Java的腳本JSP技術(shù)進(jìn)行開發(fā),負(fù)責(zé)輸入和輸出工作;事務(wù)邏輯層主要是使用基于Java的用來(lái)執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的軟件組件的JavaBean,該軟件負(fù)責(zé)與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互以及數(shù)據(jù)提??;數(shù)據(jù)服務(wù)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索,通過JD訪問教務(wù)中的所有數(shù)據(jù)庫(kù),并將結(jié)果存放在能顯示的挖掘結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)中。教務(wù)管理系統(tǒng)主要功能及體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    源數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)來(lái)自教務(wù)管理系統(tǒng)不同功能模塊中的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、集成、選擇、轉(zhuǎn)換等操作,提供滿足我們需要的數(shù)據(jù),以方便數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和挖掘;專題數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù),可以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存在,為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備;在對(duì)學(xué)生成績(jī)和教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過程中,可運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法,從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息;結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘后以圖形、圖表等形式表示的挖掘結(jié)果;在結(jié)果分析與表示階段,主要是對(duì)挖掘結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,把最有價(jià)值的信息提取出來(lái),并以文字、圖形或表格的形式通過評(píng)價(jià)信息反饋功能反饋給最終用戶。

    圖1 教務(wù)管理系統(tǒng)主要功能及體系結(jié)構(gòu)

    教務(wù)管理系統(tǒng)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)環(huán)境下設(shè)計(jì)開發(fā)的,該系統(tǒng)除了收集、分析教務(wù)數(shù)據(jù)外,更重要的是對(duì)其進(jìn)行挖掘分析,得出有益于提高教學(xué)水平和人才培養(yǎng)質(zhì)量的有效數(shù)據(jù)。因此,使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)教務(wù)管理具有實(shí)用意義。

    3.3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

    通過對(duì)原有教務(wù)管理系統(tǒng)以及設(shè)計(jì)需求的研究與分析,本文在原有教務(wù)管理系統(tǒng)上設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,主要功能是利用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析對(duì)教務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并將挖掘結(jié)果提供給教務(wù)管理人員及相關(guān)的教研室、教師,具體實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘。

    3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

    高質(zhì)量的決策依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘之前,必須對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。從當(dāng)前教務(wù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出學(xué)院學(xué)生在校學(xué)習(xí)期間的各種成績(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在DataSet中,這個(gè)過程通過數(shù)據(jù)集成Bean實(shí)現(xiàn)。分析數(shù)據(jù)表之間的相互關(guān)系,對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,主要包括填充空值,刪除對(duì)挖掘無(wú)用的屬性,規(guī)范字段等,最終形成有用的數(shù)據(jù)表,這都是利用存儲(chǔ)過程來(lái)實(shí)現(xiàn)。同時(shí)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析的過程時(shí),在數(shù)值化之前應(yīng)先為已定義好的輸入、輸出屬性指定聚類的數(shù)據(jù)類型。

    數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本步驟:

    根據(jù)挖掘需要,從教務(wù)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇某學(xué)期學(xué)生基礎(chǔ)課程和專業(yè)課程成績(jī)及教師評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù),并將它們存儲(chǔ)到待挖掘的數(shù)據(jù)集中。根據(jù)各表間的關(guān)系,刪除對(duì)我們挖掘無(wú)用的信息;統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程人數(shù)形成jichukecount統(tǒng)計(jì)表;統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生各類基礎(chǔ)課程考試成績(jī)平均值形成jichuavg;統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生學(xué)習(xí)專業(yè)課程人數(shù)形成zhuanyekecount統(tǒng)計(jì)表;統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生各類專業(yè)課程考試成績(jī)平均值形成zhuanyeavg。數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)現(xiàn)界面如圖2所示。

    3.3.2 數(shù)據(jù)分析模塊

    通過數(shù)據(jù)處理模塊已得到我們所需要的各類數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)挖掘模塊中,對(duì)這些數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)管理系統(tǒng)中學(xué)生成績(jī)和教師教學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果的數(shù)據(jù)挖掘。

    (1)成績(jī)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

    每學(xué)期期末考試結(jié)束時(shí),授課教師需要在規(guī)定的時(shí)間錄入學(xué)生成績(jī),錄入成績(jī)結(jié)束并提交后,系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)錄入成績(jī)的屬性進(jìn)行分析,計(jì)算出那些和成績(jī)分析評(píng)估特征最為相關(guān)的屬性,在形成關(guān)聯(lián)規(guī)則后,評(píng)估分析學(xué)生成績(jī)并進(jìn)行規(guī)則的匹配。用戶可根據(jù)需要利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)新錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,形成新的關(guān)聯(lián)規(guī)則。將關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果反饋給學(xué)院教務(wù)及各教研室人員,針對(duì)學(xué)生各課程成績(jī)分析基礎(chǔ)課與專業(yè)課的聯(lián)系,并對(duì)成績(jī)的不利因素做出相應(yīng)的調(diào)整。在本模塊中,采用JSP的客戶端、SQL Server的數(shù)據(jù)庫(kù)層、J2EE平臺(tái)的JavaBean對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)。

    圖2 數(shù)據(jù)處理界面

    圖3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

    圖4 教學(xué)評(píng)價(jià)聚類分析界面

    在數(shù)據(jù)庫(kù)層中,學(xué)生成績(jī)信息存放在成績(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)中,里面包含了相關(guān)的成績(jī)表。根據(jù)屬性分析的方法和規(guī)則,對(duì)成績(jī)屬性信息進(jìn)行篩選,采用屬性泛化和屬性消除兩種方法進(jìn)行屬性消減工作,除掉那些與系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)算法無(wú)關(guān)的屬性,這樣可以提高挖掘效率,不會(huì)造成因有重復(fù)項(xiàng)而影響關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

    控制層完成連接數(shù)據(jù)庫(kù),并結(jié)合前文所介紹的Apriori算法和改進(jìn)的Apriori算法實(shí)現(xiàn)成績(jī)的關(guān)聯(lián)分析,分析的最終結(jié)果存儲(chǔ)在表示層。在模塊中采用的主要數(shù)據(jù)類型是由利用數(shù)據(jù)庫(kù)層中經(jīng)過屬性歸納后所獲得的屬性來(lái)進(jìn)行操作的。同時(shí)為了挖掘基礎(chǔ)課與專業(yè)課的聯(lián)系,還需計(jì)算該課程對(duì)于不同教學(xué)班的及格與不及格人數(shù)、課程的平均分及不同分?jǐn)?shù)段學(xué)生的人數(shù)。

    成績(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟采取了生成事務(wù)集、設(shè)置最小支持度和最小可信度、將關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行輸出三個(gè)步驟。在客戶端顯示層中,采用HTML和JSP文件對(duì)成績(jī)的結(jié)果進(jìn)行分析顯示。學(xué)生成績(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘界面及結(jié)果顯示如圖3所示。

    (2)教學(xué)評(píng)價(jià)聚類分析

    教師教學(xué)評(píng)價(jià)聚類的基本步驟:

    利用數(shù)據(jù)集成階段生成的教學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果表進(jìn)行聚類分析。設(shè)置聚類數(shù)目和聚類的記錄個(gè)數(shù),然后根據(jù)K-means算法對(duì)教師教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,最后將聚類結(jié)果存儲(chǔ)和顯示。教學(xué)評(píng)價(jià)聚類界面及結(jié)果顯示如圖4所示。

    教學(xué)評(píng)價(jià)時(shí),首先將聚類個(gè)數(shù)、選擇聚類的記錄數(shù)傳遞給聚類Bean,對(duì)聚類按照K-means算法進(jìn)行分析,結(jié)果以餅狀圖方式保存在聚類結(jié)果表中,以圖片的方式輸出至客戶端,實(shí)現(xiàn)了圖形顯示。

    4 結(jié)語(yǔ)

    論文主要就基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的需求分析、總體設(shè)計(jì)進(jìn)行介紹,重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊的具體實(shí)現(xiàn)過程。在設(shè)計(jì)過程中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)教務(wù)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多角度的挖掘分析,形成知識(shí)庫(kù),并對(duì)教務(wù)管理人員的科學(xué)決策提供有力支持。通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析挖掘方法在教務(wù)管理系統(tǒng)中的實(shí)踐和應(yīng)用,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)有實(shí)用價(jià)值的教務(wù)管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

    [1]董萍.關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生成績(jī)中的數(shù)據(jù)挖掘[J].三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2009,8(4):117-120.

    [2]劉美玲,李熹,李永勝,等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)與管理中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2010(5): 1130-1133.

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    [4]楊宏穎,羅桓.基于決策樹的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2010,06(10):2313-2314.

    [5]朱彥松.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推薦模型的教務(wù)選課系統(tǒng)應(yīng)用研究[D].鄭州:鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,2009.

    (責(zé)任編輯 卞建寧)

    TP311.52

    A

    1671-9123(2015)01-0135-05

    2014-11-05

    河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目課題(14B520041)

    董萍(1980-),女,河南淮陽(yáng)人,三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院講師。

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