Aprior算法的改进及其在高职学生就业中的应用

作者：马蓉

来源：价值工程, 2013, (30): 182-185.

• 数据挖掘
• Apriori算法
• 应用
• 高职学生
• 频繁项集 data mining
• Apriori algorithm
• application
• higher vocational college students
• frequent sets

Apriori算法是一种最具有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。然而,在产生频繁项集时,需要多次扫描事务数据库,并产生庞大的候选集。为了降低算法的时间复杂度,提高程序运行效率,提出了一种改进的Apriori算法。同时,以某一高职院校中已毕业学生和在校生的就业信息为基础,建立了就业事务数据库,运用改进的Apriori算法对就业数据进行处理,产生了频繁项集。根据最小支持度和最小置信度的定义,找出强关联规则。并引入重要性对强关联规则进行分析,发现具有实际意义的信息,为高职学校就业指导提供决策,为学生就业提供了若干意见。

• 出版日期2013
• 单位宁夏工商职业技术学院