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题名大数据环境下基于贝叶斯推理的中文地名地址匹配方法
被引量:11
- 1
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作者
许普乐
王杨
黄亚坤
黄少芬
赵传信
陈付龙
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机构
安徽师范大学数学计算机科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第9期266-271,共6页
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基金
国家自然科学基金(61572036)
安徽省自然科学基金(1708085MF156)
安徽省重大人文社科基金项目(SK2014ZD033)资助
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文摘
传统的中文地名地址匹配技术难以处理大数据环境下海量、多样和异构的智慧城市地理信息空间中的中文地名地址快速匹配问题。提出了一种Spark计算平台下基于中文地名地址要素的匹配框架及应用智能决策的匹配算法(An Intelligent Decision Matching Algorithm,AIDMA)。首先,从中文地名地址中富含的语义性和中文字符串、数字与字母之间的自然分隔性两个方面进行地址要素解析,构建了融合多距离信息的贝叶斯推理网络,从而提出了基于多准则评判的中文地名地址匹配决策方法。然后,利用芜湖市514967条脱敏后的燃气开户中文地名地址信息库与1770979条网格化社区中的中文地名地址信息库(包含网格化地址的地理空间信息)进行实验与分析。实验结果表明,在处理大规模中文地名地址信息时,相比于传统的中文地名地址匹配方法,该方法能够有效提高单条中文地名地址的匹配效率,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。
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关键词
大数据
SPARK
中文地名地址匹配技术
贝叶斯推理
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Keywords
Big data,Spark,Matching technologies of Chinese place-name address,Bayesian decision
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于FP树的一种快速挖掘生成器算法
被引量:3
- 2
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作者
许普乐
张勤
纪允
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机构
芜湖职业技术学院
安徽林业职业技术学院
合肥工业大学
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出处
《安庆师范学院学报(自然科学版)》
2013年第1期48-53,77,共7页
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基金
安徽省教学研究项目(20101259)资助
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文摘
频繁项集挖掘是数据挖掘的一个热点,频繁项集的精简表示有助于减少频繁项集的数量,是频繁项集挖掘中的一个关键性问题。文章在总结频繁项集的相关精简模型后,对频繁项集精简模型,生成器精简表示模型进行研究。传统的生成器精简表示模型每次生成都需要扫描数据库,效率不高。本文提出一种新颖的频繁项集精简算法FPASCAL,使用FP树数据结构代替数据库再结合剪枝策略。理论分析及实验证明该方法在时间性能和空间复杂度上都优于传统方法。
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关键词
频繁项集
数据挖掘
精简表示
生成器
FP树
-
Keywords
frequent itemset, data mining, concise representation, generator, FP tree
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名应用FP树快速生成无关集算法
被引量:1
- 3
-
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作者
许普乐
纪允
张勤
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机构
芜湖职业技术学院教务处
中国移动通信集团安徽有限公司铜陵分公司
安徽林业职业技术学院信息与艺术系
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出处
《安庆师范学院学报(自然科学版)》
2016年第2期60-65,共6页
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基金
安徽省高等学校省级一般教学研究项目(20101264)
-
文摘
δ无关集的引入可解决数据挖掘领域中挖掘出来的频繁项集数量过大以及在实际应用中获取准确项集支持度代价过大的问题。针对传统方法生成无关集生成效率过低等问题,本文提出了一种在FP树上快速生成、结合一定的剪枝策略的快速挖掘算法FMINEX。实验效果证明,该算法在挖掘过程中,时间和空间性能都比较好。
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关键词
数据挖掘
频繁项集
δ无关集
FP树
剪枝策略
-
Keywords
data mining
frequent item sets
free sets
FP tree
pruning strategy
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
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题名主动式集群中模糊逻辑及其改进研究
被引量:1
- 4
-
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作者
许普乐
夏明波
金士尧
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机构
芜湖职业技术学院
国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室
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出处
《计算机技术与发展》
2007年第7期120-122,138,共4页
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基金
国家创新基金资助项目(04C26213201155)
江苏省火炬计划(H2006291)
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文摘
网络带宽增长速度远高于服务器性能的增长速度,服务器越来越成为网络中的瓶颈。主动式集群就是为了解决服务器性能而提出的一种先进的集群技术,该技术的核心就是采用模糊逻辑来实现客户链接的分布调度。这里对其模糊逻辑技术进行研究,并提出了一些改进方法如增量式模糊控制,这些方法具有一定的理论意义,也具有实际的工程意义。在大部分应用中,可以采用这些方法对模糊逻辑控制进行改进。
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关键词
集群
主动式集群
模糊逻辑
增量式模糊控制
模糊神经网络
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Keywords
cluster
active self- albcating cluster
fuzzy logic
incremental fuzzy control
fttzzy-neuro network
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于“工学结合”下高职教学运行体系的实践研究
被引量:1
- 5
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作者
许普乐
刘永
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机构
芜湖职业技术学院教务处
芜湖职业技术学院校企合作办公室
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出处
《绍兴文理学院学报》
2010年第12期98-100,共3页
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文摘
随着高职教育教学改革的不断深入,工学结合的人才培养模式已经成为高职实现人才培养目标的重要途径。本文以芜湖职业技术学院为例,从实践层面探讨高职院校如何构建与工学结合人才培养模式相适应的教学管理运行体系。
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关键词
工学结合
教学运行体系
人才培养模式
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分类号
G712
[文化科学—职业技术教育学]
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题名基于用户行为特征的云计算资源可用性动态评价模型
被引量:1
- 6
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作者
许普乐
王杨
黄亚坤
韩文锴
赵传信
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机构
安徽师范大学数学计算机科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S1期306-309,共4页
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基金
国家自然科学基金(61572036)
教育部人文社科青年基金(11YJC880119)
+1 种基金
安徽省高校人文社会科学类研究重大项目(SK2014ZD033)
安徽省教育科学规划课题项目(JG14022)资助
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文摘
针对云计算资源分布集中、同一来源资源质量一致性强的特征,提出了一个基于用户行为特征的云计算资源可用性动态评价模型。首先利用资源来源质量、服务质量和特征信息,确定来源原始基准,并以此对原始资源进行评价。然后通过动态基准的方法,以动态误差和更新阈值为指标,在加入新资源时对原始基准进行校正,从而对所有资源进行重新评价。最后提出了以特征系数为核心的用户行为特征优化算法。
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关键词
动态基准
云计算资源
评价模型
特征系数
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Keywords
Dynamic reference
Cloud computing resources
Evaluation model
Characteristic coefficient
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分类号
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名2020教学能力大赛总结与思考——以中部某省为例
- 7
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作者
喻洁
许普乐
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机构
芜湖职业技术学院
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出处
《东西南北(教育)》
2021年第1期375-376,共2页
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基金
安徽省重点教学研究项目《安徽省职业院校教育信息化机制改革研究》(项目编号:2017jyxm0632)
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文摘
2020年中部某省职业院校信息化教学指导专家组年会于2021年3月27日在合肥举行,包括专家组成员的省内相关高职院校校领导、教务处长、大赛评委和国赛选手在内的四十多名省内外信息化教学领域的专家汇聚一堂,共同总结今年省教学能力比赛总体情况,现将大家讨论的情况向上级主管部门做整理汇报。
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关键词
大赛分析
教学能力
教师
比赛
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分类号
G623.5
[文化科学—教育学]
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题名一种基于FP树快速挖掘非可推导项集算法
- 8
-
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作者
许普乐
纪允
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机构
芜湖职业技术学院教务处
杭州海关
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出处
《淮南师范学院学报》
2019年第2期116-121,共6页
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基金
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A552)
高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016591)
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文摘
频繁项集的精简表示是数据挖掘领域中一个研究热点,非可推导项集模型利用了容斥原理压缩频繁项集的数量。传统的挖掘算法在挖掘的过程中,存在多次扫描数据库、重复生成候选项集等效率低下的问题。文章提出一种新的算法MNDIBFP,该算法利用利用FP树压缩数据库,同时结合一定的剪枝策略,达到快速挖掘非可推导项集的目的。实验效果证明,该算法在时间消耗和空间消耗均优于传统算法。
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关键词
频繁项集
精简表示
非可推导项集
容斥原理
FP树
剪枝策略
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Keywords
frequent itemset
concise representation
non-derivable itemset
inclusion-exclusion identities
FP tree
pruning strategy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名关于高校教学管理与教育技术管理内部关系的思考
- 9
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作者
许普乐
孙蔚闻
刘琼
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机构
芜湖职业技术学院
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出处
《芜湖职业技术学院学报》
2007年第4期73-74,共2页
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文摘
高校教学管理和教育技术管理之间有着密不可分的联系。随着教育技术的不断发展,教学管理也应该不断发生变化,只有建立一个适应当前环境、具有权威性和高效率的管理体制,才能真正确保高校现代教育技术工作的正常开展。
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关键词
教育技术
教育技术管理
高校教学管理
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Keywords
educational technique
university teaching management
educational technique management.
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分类号
G642
[文化科学—高等教育学]
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题名高职院校教务管理信息系统实践研究
- 10
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作者
许普乐
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机构
芜湖职业技术学院
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出处
《中国科教创新导刊》
2011年第13期181-181,183,共2页
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基金
芜湖职业技术学院自然科学项目教务办公系统的开发与应用(编号:wz2005ky04)成果
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文摘
近些年高职院校规模发展迅速,提升教学管理水平,推进教务管理信息化进程,是目前高职教务管理改革创新的重要突破口。本文从高校教务管理信息化的主要内容着手,并结合教务管理信息化的实践经验,探讨了教务管理系统如何在教学管理活动中更好的发挥作用。
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关键词
教务管理信息系统
教务管理制度
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分类号
G712
[文化科学—职业技术教育学]
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题名嵌入式激光雕刻机的网络系统设计
- 11
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作者
孙晓雷
许普乐
贾冕茜
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机构
芜湖职业技术学院光机电一体化应用技术协同创新中心
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出处
《芜湖职业技术学院学报》
2020年第3期37-39,共3页
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基金
芜湖市重点研发项目“消费级激光雕刻与CNC一体机研发(2018yf61)”
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文摘
随着激光加工应用的不断扩大,激光雕刻机在非金属材料方面的需求增多。为了实现激光雕刻机的远距离控制和数据传输,必须提高加工数据变更效率。使用以太网控制和交换芯片实现硬件电路,控制器通过SPI通信控制以太网接口,有助于改善激光雕刻机的通信距离。
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关键词
激光雕刻
以太网
网络通信
W5500
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Keywords
laser engraving
Ethernet
network communication
W5500
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于Rymon枚举树的快速挖掘无关集算法
- 12
-
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作者
许普乐
纪允
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机构
芜湖职业技术学院教务处
浙江出入境检验检疫局信息化管理处
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出处
《轻工学报》
CAS
2017年第5期103-108,共6页
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基金
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A552)
高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016591)
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文摘
针对传统的挖掘算法在挖掘δ无关集时存在重复生成候选项集、遍历子项集等导致挖掘效率过低的问题,提出一个无关集判断定律,进而给出一种快速挖掘无关集算法FMFS.该算法利用Rymon枚举树作为搜索空间,结合一定的剪枝策略,再利用这个无关集判断定律对候选项集进行快速筛选.实验结果表明,该算法不仅能够挖掘出所有的无关集,且挖掘过程中的时间消耗优于目前已有算法.
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关键词
数据挖掘
频繁项集
精简表示
δ无关集
Rymon枚举树
剪枝策略
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Keywords
data mining
frequent itemsets
concise representation
δ free sets
Rymon setenumeration tree
pruning strategy
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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-
题名一种快速挖掘生成器算法
- 13
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作者
许普乐
纪允
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机构
芜湖职业技术学院教务处
中国移动通信集团安徽有限公司铜陵分公司
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出处
《绍兴文理学院学报》
2016年第7期63-68,共6页
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基金
安徽省高等教育振兴计划重大教学改革研究项目"职业院校信息化教学改革的研究与实践"(项目编号2014zdjy198)
安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目"职业院校教育信息化发展路径研究-以安徽省为例"(项目编号:gxyqZD2016591)
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文摘
生成器是频繁项集精简表示中的一个经典模型,但其传统挖掘算法存在重复生成候选项集,反复扫描数据库得到支持度,需要遍历所有直接子集等缺点,导致生成效率低下.基于此,一种快速挖掘生成器算法FMG,该算法采用Rymon枚举树作为搜索空间,提出的判断生成器定理对候选项集进行快速判断,以及特定的剪枝策略.通过这些方法快速的挖掘生成器.实验结果证明,该算法不仅比传统的算法要快,而且比最新提出的快速挖掘算法还要快.
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关键词
数据挖掘
频繁项集
精简表示
Rymon枚举树
生成器
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Keywords
data mining
frequent itemset
concise representation
Rymon setenumeration tree
generator
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名关联规则算法在教务管理信息系统中的应用
- 14
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作者
许普乐
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
芜湖职业技术学院
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出处
《芜湖职业技术学院学报》
2010年第4期16-18,共3页
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文摘
高校教务管理信息系统已经成为高校数据资源库中最重要的数据库之一。随着办学规模扩大,教学资源信息量的不断增加必然导致数据量的不断增加。利用数据挖掘技术探索大量隐藏的数据规律,从而为决策者提供有效的决策依据,对于高校教学管理工作的改革意义重大。
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关键词
数据挖掘
关联规则
高校教务管理系统
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Keywords
data mining
association rules
teaching management information system
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分类号
G647
[文化科学—高等教育学]
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