基于数据挖掘的艺术专业课程关联性研究：以太原理工大学轻纺工程与美术学院为例

输ｍ ： 按 以 下 步 骤 构造 Ｆ Ｐ树 ：
数 据 挖 掘 （ａａｍ ｎ ｇ Ｍ） 术 是 近 年 来 伴 随 着 人 Ｔ 能 ｄｔ ｉｉ ，Ｄ 技 ｎ ＝ ＝ 智 和 数 据 库 技 术 的 发展 而 出现 的 一 门 新 兴 技 术 ，它 是 从 大 量 的数 据 中 筛 选 ｍ隐 含 的 、 信 的 、 可 新颖 的 、 效 的 信 息 高 级 处 理 过 程 。 有
课 题 联 规 则 是 指 大 量 数 据 中项 集 之 间 有 趣 的关 联 或 相 关 联 ．关 系 关 联 规 则 发 现 的对 象 主 要 是 事 务 数 据 库 ， 它是 描 述 一 个 事 务
中物 品之 间 时 出现 的 规 律 的 知 识模 式 。
选择 Ｔａ ｓ ｒ 中的频 繁项 ， ｎ 并按 Ｌ中的次序排序。设排序后的
Ｓ ＨＡＮＸ｛ Ｃ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ｒ ＨＮ Ｓ Ｉ ＥＣ ＯＩ ＯＧＹ
பைடு நூலகம்
２１ 年 ０１
第２ ６卷
第 １ 期
●信 息 技 术
基于数 据挖掘 的艺术专业课程关联性研究 ：
以太 原理工大 学轻纺 工程 与美 术学院为例
兰 方 鹏 ． 莉 君 ｚ 桑
（ 太原 理 １ 大学 轻 纺 丁程 与美 术学 院 ， － 山西太 原 ，３ ６ ０ ００ ０ ）
输入 ：
Ｄ： 物 数 据 库 ： 事
ｍｉ ｎ
—
的是 ， 数据 挖掘技术在高校 的教学 、 科研领域 内得到 了广泛的应 用， 借助该技术的关联规则可 以发现学生成绩数据 中隐藏的课程
关 联性 规 则 ， 学管 理 者 提供 决 策 依据 。本 文将 利 用 Ｆ －ｒｗｈ 为教 Ｐ ｇｏ ｔ
中 图分 类 号 ：Ｐ ｌ．３ Ｔ３ １ １ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号：０ ４ ６ ２ （０ １０ — ０ ９ ０ ｌ０ — ４ ９ ２ １ ） １０ — ２ ４
近 年 来 ， 闭教 育改 革 不 断 深 入 发 展 ， 着 高 校 扩 招 规 模 的 我 随 急剧 增 加 以 及网 络 技 术 和 数 槲 库 技 术 的 不 断 应 用 ，各 大 高 校 多 年 积 累 的 敦 ！： 源 形 成 ＿ 个 颇 具 规 模 的 教 学 信 息 数 据 仓 库 ， 资 ｒ 一
ｐｒｃ ｄｕ ｅ ＦＰ ｇｏ ｈ ＇ ｅ ｄ） ｏ ｅ ｒ ｒ ｗｔ （［ｅ ． ｔ
课程 与 后 继 课 程 之 间 的 关 系 ， 依 此 进 行 教 学 大 纲 的 修 订 。幸 运 并
ＦＰ
ｇｏ ｔ ｒｗｈ算法采用分治策略。首先将压缩后的数据库划 分
成一组条件数据 库 ， 每个关联一个频 繁项 或“ 式段 ”并分别挖 模 ， 掘每个条件数据库。该算 法伪 代码描述 如下 ： 算法 ：Ｐ增 长。使片 Ｐ树 ， Ｆ １ Ｆ 通过模式段增长挖掘频繁模式
（） １ 扫描事物数据库 Ｄ一 次。收集 频繁项 的集合 Ｆ和它们 的支持度计数 。对 Ｆ按支持度计数降序排序 。 结果为频繁项列表 Ｌ ｏ
（） 建 Ｆ ２ 创 Ｐ树 的根 节 点 ， “ｕｌ标 记它 。 于 Ｄ 中每 个 事 以 ｎｌ ” 对 物 Ｔａ ｓ执 行 ： ｒ ， ｎ
天联规则也称 为关联模式 ， Ｂ Ｍ（ ｌ ｄｎＲ ｓａｃ ｅ ｔ ） 是 Ｉ Ａｍａｅ ｅｅｒｈＣ ｎｅ 的 ｒ ＲＡ ｒ ａ 等 人予 １９ ．ｇａ ｌ ｗ ９ ３年提Ｊ 的 ， ＿ 是数据挖掘研究 中的一个重要 ｉ ｛
算 法 ， 学 院绘 、 对 艺术 设 计 、 影 和 动 嘶 叫个 本 科 专业 历届 学 生 摄
的各门课程 的考试成绩 进行挖掘 ，找到各 门课程之间存在 的依
赖和联系 ， 为学 院的 教 学 改 革 提 供 科 学 、 靠 的决 策 指 导 。 可
１ 关 联 规 则概 述
ｓｐ 最 小支持度计数 阀值 。 ｕ：
Ｔａ ｓ ｒｎ 中频 繁项 列 表 为［ｉ］ 中 ， 第 一 个 元 素 ， Ｐ是 剩 余 元 ｐ ， Ｐ其 Ｐ是 而
素 的列表 。 调用 ｉｓｒ ｔ ｅ ｐ ］ 】 该过程执行情 况如下 ： ｎｅｔ ｒ （ ［ ， 。 ｅ ［Ｐ ｒ ｒ 如果 Ｔ
有 一 个 子 女 Ｎ 使 得 Ｎｉ ｍ ｎｍｅ ｐｉｍ— ａ ． Ｎ 的计 数 增 加 ．ｅ — ａ ＝ ． ｔ ｔ ｎｍｅ则 ｅ １ 否 则 创 建 一 个 新 节 点 Ｎ． 其 计 数 设 置 为 ｌ链 接 到 它 的 父 节 ， 将 ， 点 Ｔ， 且 通 过 节 点 链 结 构 将 其 链 接 到 具 有 相 同 ｉｍ— ａ ｅ的 节 并 ｔ ｎｍ ｅ 点 。如 果 Ｐ非 空 ， 归 地 调 用 ｉｓｒ ｔ ｅ ，） 递 ｎｅｔ ｒ （ Ｔ。 ＿ ｅＰ Ｆ Ｐ树 的挖 掘 通 过 调 用 Ｆ ｒｗｈＦ ＿ｒｅ ｕ１ 现 。 该 过 程 Ｐ ｏ ｔ（Ｐ ｔ ， ｌ实 ｅｎ ） 实现如下 ：
摘 要 ： 讨 了艺 术 专 业 课 程 的 关联 性 问 题 ， 过 对 数 据 挖 掘 中的 关联 规 则研 究 ， 学 生成 绩 进 探 通 将
行 了预 处 理 ， 用 Ｆ ｇｏ ｔ 法较 快 地 对 学 生 成 绩 数 据 进 行 了挖 掘 ， 而 得 出一 些 合 利 ｒｗｈ算 从 理 、 靠 的课 程 关联 性 规 则 ， 艺 术 专 业 的课 程设 置 和教 学 大 纲 的修 订 提 供 了 决 策依 据 。 可 为 关键词 ： 据挖掘 ； 数 关联 规 则 ； Ｐｇｏ ｔ 法 ； 程 设 置 Ｆ ＿ｒｗｈ算 课
部频繁集而不产生候选呢 ， 频繁模式增长（ｅ ｕｎ－ａｔ ｏ ｔ － ｆ ｑｅ ｔ ｔ ｒ ｇ ｗｈ ｌ ｒ ｐ ｅ ｒ ｎ ａ ｇｒｈ 算法 ， ｏｉ ｍ） ｔ 简称 Ｆ ＿ｒｗｈ Ｐ ｇｏ ｔ算法， 可以很好地解决该问题。
２ ＦＰ
＿
ｇｏ ｔ 法 ｒｗ ｈ算
＿ ＿
高校相关 管理 人员已经很难 直接从学生 的成绩数据 巾找出先修