改进Apriori 算法在学生能力影响因子分析中的应用

刘 磊，康瑞华

（湖北工业大学计算机学院，湖北武汉 430072）

0 引言

随着信息技术的发展与智能时代的到来，社会教育系统的变革逐渐频繁，学生综合素质能力培养显得尤为重要。本文通过对2 000 多名来自不同地域、不同学校与不同专业的大一、大二学生的问卷调查，应用Apriori 算法分析其学习生涯中曾进行的能力培养对当前大学时期综合素质的影响，从而给予当前学生成长过程中多元化教育选择以方向性指导［1］。

1 相关研究

大数据是继云计算、物联网之后，计算机行业又一次颠覆性的技术革命。大数据挖掘与应用可创造出很高的经济价值，将是未来计算机领域最大的市场机遇之一［2］。大数据的应用在生活中也屡见不鲜，例如大数据在电视台数据处理中的应用［3］、大数据在金融投资中的应用［4］、关联分析在教育领域的应用等［5-17］。

在大数据应用过程中，其常常引发人们对算法本身的思考。我国近年来在大数据分析领域的研究进展很快，在研究起始阶段，刘君强等［18］收集整理近年来关于关联规则的详细研究，针对大数据分析领域的新进展进行综述与分析，并根据基础大数据分析算法Apriori 的特点，提出Apriori 算法优化的初步方向与思想。之后，王伟勤等［19］提出改进Apriori 算法的具体内容，即采用基于数组，且避免Apriori 的匹配模式，通过只扫描一次，同时减少算法内存占用空间的方式提高算法效率，并对该方法进行验证，但其仍存在两个关键问题：扫描次数与剪枝效率。……