基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的教育大數(shù)據(jù)挖掘研究*

吳修國(guó) 邢奧林

摘? ?要：利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)高等院校教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中蘊(yùn)涵的有價(jià)值的規(guī)律和知識(shí)，可為高校教學(xué)與管理決策提供科學(xué)合理的數(shù)據(jù)支撐。傳統(tǒng)的Apriori算法在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中存在“尖銳邊界”問(wèn)題，嚴(yán)重影響挖掘結(jié)果的科學(xué)性和有效性;基于模糊集理論的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘尚存在計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度較大、內(nèi)存占用過(guò)多以及耗時(shí)較長(zhǎng)等問(wèn)題。文章基于傳統(tǒng)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則方法，并結(jié)合AprioriTid思想提出一種改進(jìn)的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過(guò)不斷更新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，提高掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的效率;并將其應(yīng)用在高等學(xué)校教育數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)學(xué)生課程成績(jī)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)課程之間的聯(lián)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可有效降低數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間并減少內(nèi)存消耗，挖掘結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的規(guī)律，從而有效指導(dǎo)教學(xué)與管理工作。

關(guān)鍵詞：教育大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則

中圖分類(lèi)號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-8454（2020）21-0067-05

一、引言

當(dāng)前，很多高校都開(kāi)發(fā)了教務(wù)管理系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)過(guò)程中各項(xiàng)事務(wù)的收集、查詢(xún)和簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)。然而，相關(guān)數(shù)據(jù)分析還處于比較低級(jí)的水平，迫切需要一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來(lái)分析海量教育數(shù)據(jù)背后隱含的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐與依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘作為教育大數(shù)據(jù)分析的一種重要方法，可發(fā)現(xiàn)海量信息中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而獲得隱藏的信息與知識(shí)，為科學(xué)決策提供依據(jù)，目前被廣泛運(yùn)用于商業(yè)、科技、安全等方面。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法更適合對(duì)離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但是教育領(lǐng)域存在著大量的連續(xù)型數(shù)據(jù)，不適合用布爾值來(lái)表示。如果采用硬性的離散化劃分策略，則會(huì)導(dǎo)致所謂的“尖銳邊界”問(wèn)題，嚴(yán)重影響結(jié)果的真實(shí)性。[1]為了解決這些問(wèn)題，許多國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)其展開(kāi)了研究，比如通過(guò)引入模糊集理論，得出模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型，在處理連續(xù)型數(shù)據(jù)劃分問(wèn)題上取得了不錯(cuò)的效果。[2][3]然而，數(shù)據(jù)模糊化處理增加了數(shù)據(jù)量，增加了內(nèi)存占用率和時(shí)間空間的消耗?；谏鲜龇治?，本文在模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基礎(chǔ)上，引入AprioriTid優(yōu)化的思想，在掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的同時(shí)生成新的項(xiàng)目集事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù);并將其應(yīng)用在高等學(xué)校教育數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)學(xué)生課程成績(jī)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)課程之間的聯(lián)系。

二、相關(guān)文獻(xiàn)研究

近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究人員希望能提取出教育數(shù)據(jù)背后的知識(shí)和信息。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則在教育大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用有著重要的意義。

文獻(xiàn)[4]應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)遠(yuǎn)程考試題目的考查知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析，對(duì)考試和教學(xué)開(kāi)展起到了積極作用;文獻(xiàn)[5]首先將學(xué)生成績(jī)轉(zhuǎn)換為布爾型表達(dá)，之后再利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，得出課程之間的聯(lián)系;文獻(xiàn)[1]將事務(wù)項(xiàng)目數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為項(xiàng)目事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，剔除最小支持度不滿(mǎn)足的項(xiàng)集，通過(guò)連接生成新的候選集只需要通過(guò)取交集計(jì)算支持度，省去了剪枝過(guò)程中反復(fù)比較的過(guò)程;文獻(xiàn)[6]提出不斷迭代新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，每一次計(jì)算支持度都從新產(chǎn)生的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，通過(guò)不斷產(chǎn)生新的頻繁項(xiàng)目集，不斷剪枝，使新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越小，從而達(dá)到提高效率的目的;文獻(xiàn)[7]提出通過(guò)減少事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中無(wú)用數(shù)據(jù)，根據(jù)有序排列減少對(duì)比次數(shù)來(lái)提高效率;并且提出了另一種離散化方法，采用數(shù)據(jù)寬度非固定的方法，根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整，以此提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

上述研究基本上都是基于Apriori算法進(jìn)行的，由于其只能處理離散數(shù)據(jù)，所以必須將連續(xù)數(shù)據(jù)處理成離散區(qū)間，會(huì)導(dǎo)致“尖銳邊界”問(wèn)題，破壞數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)系，勢(shì)必影響到關(guān)聯(lián)規(guī)則的科學(xué)性。為此，有研究者將模糊集理論引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則中，形成了“模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則”。文獻(xiàn)[2]針對(duì)經(jīng)典模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，隸屬度函數(shù)的選擇“硬化”問(wèn)題和數(shù)據(jù)集本身存在的不確定性問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)對(duì)不同項(xiàng)之間的隸屬度函數(shù)、不確定度和非隸屬度函數(shù)進(jìn)行分析，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則;文獻(xiàn)[8]針對(duì)目前關(guān)聯(lián)規(guī)則算法處理高偏度數(shù)據(jù)存在的較多問(wèn)題，應(yīng)用抽樣技術(shù)和聚類(lèi)算法，提出了一種解決連續(xù)數(shù)據(jù)離散化問(wèn)題的算法。通過(guò)聚類(lèi)的方法對(duì)屬性值進(jìn)行分類(lèi)，每一類(lèi)構(gòu)成一個(gè)區(qū)間，作為一個(gè)單獨(dú)的屬性;文獻(xiàn)[9]應(yīng)用模糊集軟化數(shù)量型屬性劃分邊界，通過(guò)采用模糊c-均值[10]算法劃分模糊集，然后采用遺傳算法訓(xùn)練分類(lèi)系統(tǒng)，從而獲得更好的精確度。然而，上述方法挖掘過(guò)程復(fù)雜，時(shí)間復(fù)雜度高，不利于運(yùn)用在教育大數(shù)據(jù)上。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文在結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基礎(chǔ)上，將連續(xù)性數(shù)據(jù)模糊化處理，利用隸屬度函數(shù)劃分為模糊集合，再將模糊集中的元素當(dāng)成普通單一元素處理，從而能夠按照傳統(tǒng)Apriori算法進(jìn)行挖掘，并通過(guò)不斷更新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，剪去事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有意義的數(shù)據(jù)，達(dá)到提高掃描效率的目的。

三、改進(jìn)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法與性能分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法簡(jiǎn)單，適用性強(qiáng)，可操作性高，基本思想是對(duì)項(xiàng)目集合或者事務(wù)集合中的頻繁項(xiàng)集，以及頻繁項(xiàng)目集中符合要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘。眾多關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，最具代表性的算法是Apriori算法[11]以及FP-growth算法[12]。

在關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和構(gòu)建過(guò)程中，包含如下定義和概念：

（1）項(xiàng)（Item）。關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)中最小的單位，項(xiàng)的集合成為項(xiàng)集，其中含有k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集成為k-項(xiàng)集。

（2）支持度（Support）。該項(xiàng)集在整個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，表示為：Support（X→Y）=P（X∪Y）=（|D（X） |）/（|D|），其中X和Y為項(xiàng)集，D為數(shù)據(jù)集。

（3）置信度（Confidence）表示包含X的事務(wù)中出現(xiàn)Y的條件概率，表示為：Confidence（X→Y）=P（X/Y）=（Support（X∪Y））/（Support（X））。

（4）如果項(xiàng)集X的支持度大于設(shè)定的最小支持度，那么就可以稱(chēng)該項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)目集。

（5）如果關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y的支持度和置信度都大于設(shè)定的最小支持度和最小置信度，則稱(chēng)X→Y為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法中，需要對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散區(qū)間的劃分。這種項(xiàng)目集劃分往往是基于精確的數(shù)值進(jìn)行截?cái)?，?xiàng)目要么屬于這個(gè)區(qū)間，要么屬于其他區(qū)間，存在著嚴(yán)重弊端，例如，學(xué)生成績(jī)60分以上是及格表示成績(jī)優(yōu)，60分以下為不及格表示成績(jī)差。雖然59分和61分只相差兩分，但卻屬于兩個(gè)完全不同的區(qū)間。顯然，這樣的劃分過(guò)于絕對(duì)，不利于表現(xiàn)出真實(shí)的區(qū)別，嚴(yán)重影響了結(jié)果的真實(shí)性。因此，可以引用模糊理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理，通過(guò)對(duì)應(yīng)模糊區(qū)域的隸屬度函數(shù)，將連續(xù)的屬性劃分為多個(gè)模糊區(qū)域。例如，一個(gè)學(xué)生課程成績(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)Ti={t1，t2，t3，…，tn}，課程屬性集Wj={w1，w2，w3，…，wn}，由對(duì)應(yīng)領(lǐng)域?qū)＜医o出隸屬度函數(shù)，將學(xué)生成績(jī)這一連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，劃分為多個(gè)模糊集合。比如將成績(jī)劃分為{high，medium，low}，課程屬性集則劃分為{w1high，w1medium，w1low，w2high，w2medium，w2low，…，wmhigh，wmmedium，wmlow}。

根據(jù)隸屬度函數(shù)計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)模糊屬性集的隸屬度，所有的模糊屬性隸屬度取值都在區(qū)間[0，1]中。與傳統(tǒng)Apriori算法不同，支持度不再是事務(wù)對(duì)項(xiàng)目集支持的數(shù)量之和，而是將隸屬度的值相加，再除以總的記錄數(shù)，所得到的值作為支持度。而對(duì)于含有多個(gè)屬性的項(xiàng)集，隸屬度按照其中值最小的屬性進(jìn)行計(jì)數(shù)，如表1和表2所示。

算法主要有剪枝和連接兩個(gè)主要步驟：連接主要是根據(jù)頻繁項(xiàng)目集產(chǎn)生新的候選項(xiàng)目集;而剪枝則是將候選項(xiàng)目集中不符合條件的項(xiàng)目集刪除，主要是刪除支持度小于最小支持度、含有同一模糊集屬性以及含有非頻繁項(xiàng)目子集的項(xiàng)目集。在模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中，需要不斷掃描原始數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)獲取各個(gè)候選項(xiàng)目集的支持度。但隨著關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的進(jìn)行，原始數(shù)據(jù)中很多數(shù)據(jù)失去了使用價(jià)值，如此重復(fù)地遍歷所有數(shù)據(jù)，勢(shì)必降低算法效率。為此在模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上引入AprioriTid的思想，每一次掃描都生成一個(gè)新的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，新的數(shù)據(jù)庫(kù)只包含上一次頻繁項(xiàng)目集中的項(xiàng)目集屬性和有意義的事務(wù)，下一次掃描只需要掃描上一次產(chǎn)生的新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)不斷更新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)減少事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模，達(dá)到提高算法效率的目的。算法1：改進(jìn)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。

輸入：原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)T，每個(gè)屬性項(xiàng)對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)集合F，最小支持度minsupport和最小置信度minconfidence。

輸出：新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)Dk，頻繁項(xiàng)目集Lk。

第1步：對(duì)于T中各個(gè)連續(xù)型數(shù)據(jù)，根據(jù)對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)，計(jì)算所有數(shù)據(jù)的隸屬度f(wàn)。將求得的隸屬度數(shù)據(jù)帶入新的數(shù)據(jù)庫(kù)中，記為D，此時(shí)D1就等同于D。

第2步：掃描D1數(shù)據(jù)庫(kù)，將各個(gè)屬性的隸屬度累加求和再除以總記錄數(shù)，計(jì)算所有屬性的支持度，計(jì)算公式為：Support=（■1nf）/n;其中1≤y≤m（設(shè)D1共有m個(gè)屬性、n條記錄），減去支持度小于minsupport的項(xiàng)目集，形成L1頻繁項(xiàng)目集，同時(shí)更新D1。

第3步：根據(jù)L1頻繁項(xiàng)目集生成候選2項(xiàng)集，然后掃描D1數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)生成D2新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，再計(jì)算各個(gè)“2-項(xiàng)集支持度”，然后支持度與minsupport比對(duì)，形成L2頻繁項(xiàng)目集，同時(shí)更新D2。

第4步：根據(jù)L2頻繁項(xiàng)目集生成候選3項(xiàng)集，剪掉含有非頻繁子集以及含有同一模糊屬性集的項(xiàng)目集，然后掃描D2數(shù)據(jù)庫(kù)，生成D3新事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算各個(gè)“3-項(xiàng)集的支持度”，再與minsupport比對(duì)，形成L3頻繁項(xiàng)目集，同時(shí)更新D3。

第5步：重復(fù)生成候選項(xiàng)目集并剪枝，生成新的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)以及生成新的頻繁項(xiàng)目集，直到?jīng)]有新的頻繁項(xiàng)目集產(chǎn)生。

模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在每一次產(chǎn)生候選項(xiàng)目集時(shí)，都需要掃描一遍初始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D，所得出來(lái)的項(xiàng)目集支持度結(jié)果對(duì)下一次查找并沒(méi)有幫助。如果將每一次計(jì)算支持度過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)保存下來(lái)作為新的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)Dk，下一次計(jì)算候選項(xiàng)目集的支持度時(shí)，只需要掃描上一次新產(chǎn)生的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)Dk。在k比較小的時(shí)候，由于候選事務(wù)集的數(shù)量大于原事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)屬性數(shù)量，但隨著對(duì)數(shù)據(jù)不斷的挖掘，候選項(xiàng)目集數(shù)量會(huì)越來(lái)越少，同時(shí)由于很多事務(wù)不再包含候選項(xiàng)目集的任一屬性而刪除，事務(wù)的數(shù)量也會(huì)減少，所以新產(chǎn)生的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)所包含數(shù)據(jù)數(shù)量會(huì)急劇減少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于初始數(shù)據(jù)庫(kù)D，掃描數(shù)據(jù)庫(kù)所花費(fèi)的時(shí)間會(huì)大幅減少。

四、基于改進(jìn)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)生課程成績(jī)挖掘

1.方案設(shè)計(jì)

從學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)抽出某年級(jí)一個(gè)學(xué)院學(xué)生在校期間成績(jī)，導(dǎo)出數(shù)據(jù)源類(lèi)型為Excel工作表，運(yùn)用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，實(shí)驗(yàn)程序統(tǒng)一采用Python實(shí)現(xiàn)。主要目的是發(fā)現(xiàn)哪些課程之間存在著聯(lián)系，基礎(chǔ)課是否會(huì)對(duì)專(zhuān)業(yè)課產(chǎn)生影響，哪些課程會(huì)影響到后續(xù)課程等，由此對(duì)教學(xué)工作以及學(xué)生的大學(xué)學(xué)習(xí)進(jìn)行指導(dǎo)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

（1）數(shù)據(jù)集成

將各個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)都合并到一個(gè)表格中，對(duì)于類(lèi)似課程都合并到一個(gè)課程名下，例如：“微積分Ⅰ”、“微積分Ⅱ”合并為“微積分”;Web開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)、Web開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)合并為“Web開(kāi)發(fā)”。而合并后的課程數(shù)據(jù)，將采用類(lèi)似課程成績(jī)的平均數(shù)。對(duì)于研究?jī)?nèi)容沒(méi)有意義的課程將被刪除，例如軍政訓(xùn)練、勞動(dòng)實(shí)踐等。以此來(lái)簡(jiǎn)化課程，減少挖掘復(fù)雜度，提高研究結(jié)果的可讀性。

（2）數(shù)據(jù)清理

原始數(shù)據(jù)存在很多異常數(shù)據(jù)，很多學(xué)生由于缺考、取消考試資格、作弊等原因，成績(jī)存在大量空缺項(xiàng)或異常項(xiàng)。需要將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清除，以保證所有剩余數(shù)據(jù)都是有效的。清理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換就是把學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的規(guī)格。根據(jù)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，由專(zhuān)家給出相應(yīng)的隸屬度函數(shù)，通過(guò)將成績(jī)數(shù)據(jù)帶入隸屬度函數(shù)中，得出不同屬性的隸屬度，其中隸屬度都是介于0到1之間的實(shí)數(shù)。結(jié)合實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，將學(xué)生成績(jī)模糊處理為{high，medium，low}，建立對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)，隸屬度函數(shù)如圖1所示。

根據(jù)對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)，對(duì)所有學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，變成統(tǒng)一的格式，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。轉(zhuǎn)換結(jié)果如表4所示。

3.挖掘過(guò)程與結(jié)果

經(jīng)過(guò)以上數(shù)據(jù)預(yù)處理，現(xiàn)采用改進(jìn)的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。最小支持度為0.2，最小置信度為0.7，最終得到頻繁項(xiàng)集L4如表5所示。

根據(jù)最小置信度0.7，可以得到一些強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則集，如表6所示。

這些規(guī)則展示了一些專(zhuān)業(yè)課與基礎(chǔ)課程之間的聯(lián)系。例如：從表6第一條規(guī)則可以看出，微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)這些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課的成績(jī)?cè)?0多分或90多分的學(xué)生，算法分析與設(shè)計(jì)也會(huì)取得較高的成績(jī)，有26.04%的學(xué)生滿(mǎn)足這條規(guī)律，并且當(dāng)微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)成績(jī)都較高的情況下，算法分析與設(shè)計(jì)也較高的可能性為93.19%?？梢钥闯鑫⒎e分、概率論和線(xiàn)性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí)，對(duì)算法分析與設(shè)計(jì)有很大的幫助。第二條規(guī)則可以看出Web開(kāi)發(fā)、算法分析與設(shè)計(jì)以及Java程序設(shè)計(jì)也存在一定的聯(lián)系。由此在以后的教學(xué)工作中，就可以針對(duì)這些聯(lián)系，進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和安排，學(xué)生也可以根據(jù)這些規(guī)則合理安排學(xué)習(xí)生活。

五、結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則在教育大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用以及模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行了闡述，并提出了一種改進(jìn)的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對(duì)連續(xù)型屬性進(jìn)行模糊化處理避免了硬化劃分破壞數(shù)據(jù)關(guān)系的真實(shí)性問(wèn)題，優(yōu)化了事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，提高了掃描速率。通過(guò)對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行分析，可以得出該算法能夠較好地處理成績(jī)數(shù)據(jù)柔性劃分問(wèn)題，并在處理數(shù)據(jù)時(shí)能夠擁有較高的效率。分析獲得的關(guān)聯(lián)規(guī)則也能較為真實(shí)地反映課程之間的聯(lián)系，為以后學(xué)校各種教學(xué)活動(dòng)提供可靠的科學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]周慶，牟超，楊丹.教育數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展綜述[J].軟件學(xué)報(bào)，2015（11）：3026-3042.

[2]Chan Man Kuok，Ada Fu，Man Hon Wong.Mining fuzzy association rules in databases，1998，27（1）：41-46.

[3]陳池，王宇鵬，李超，張勇，邢春曉.面向在線(xiàn)教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)研究及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2014（S1）：67-74.

[4]鄭慶華，董博，錢(qián)步月，田鋒，魏筆凡，張未展，劉均.智慧教育研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2019（1）：209-224.

[5]苑森淼，程曉青.數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)中的聚類(lèi)方法研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2000（8）：866-871.

[6]鄒曉峰，陸建江，宋自林.基于模糊分類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2003（5）：651-656.

[7]R J Hathaway，JW Davenport.J C Baddc RdatBonaldialcf the c-means algorilhma Pattern Recognitkn 198ft 22（2）：205-212.

[8]Agrawal R，SriKant R.Fast algorithms for mining association for mining association rules[C].Proceedings of the 20th international Conference on very large database.[s.1.]：M organ kaufman Pub inc，1994：487-499.

[9]Han Jiaweh Pei Jian.Yin Yiwen.et al.Mining frequent patterns without candidate generation：A frequent-pattern tree approach[J]. Data Mining and Knowledge Discovery，2004，8（1）：53-87.

[10]張春，周靜.動(dòng)車(chē)組運(yùn)維效率關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘優(yōu)化算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2017（9）：1958-1965.

[11]申彥，宋順林，朱玉全.基于磁盤(pán)表存儲(chǔ)FP-TREE的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2012（6）：1313-1322.

[12]牛新征，王崇屹，葉志佳，佘堃.基于簇和閾值區(qū)間的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則隱藏算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2017（12）：2785-2796.

[13]陳愛(ài)東，劉國(guó)華，費(fèi)凡，周宇，萬(wàn)小妹，貟慧.滿(mǎn)足均勻分布的不確定數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013（S1）：186-195.

[14]霍緯綱，邵秀麗.一種基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的模糊關(guān)聯(lián)分類(lèi)方法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2011（4）：567-575.

[15]鐘勇，秦小麟，包磊.一種基于多維集的關(guān)聯(lián)模式挖掘算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2006（12）：2117-2123.

[16]劉軍煜，賈修一.一種利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的多標(biāo)記分類(lèi)算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2017（11）：2865-2878.

[17]Hu Y H，Lo C L，Shih S P.Developing early warning systems to predict students online learning performance[J].Computers in Human Behavior，2014（36）：469-478.

[18]Hu Yichung.Determining membership functions and minimum fuzzy support in finding fuzzy association rules for classification problems[J].Knowledge-Based Systems，2006，19（1）：57-66.

（編輯：王天鵬）