Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及其在計算機(jī)等級考試分析中的應(yīng)用的開題報告

Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及其在計算機(jī)等級考試分析中的應(yīng)用的開題報告開題報告一、選題背景與意義隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們在日常生活、教育、工作等方方面面都離不開計算機(jī)。而計算機(jī)等級考試也成為衡量計算機(jī)水平的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。然而，如何對計算機(jī)等級考試的試題進(jìn)行分析、挖掘，以提高考試難度和質(zhì)量，是當(dāng)前亟待解決的問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一種常用算法，可以用來探索數(shù)據(jù)集中存在的關(guān)系。Apriori算法則是其中最常用的一種，適用于挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在本研究中，將探究Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的基本原理和應(yīng)用，結(jié)合計算機(jī)等級考試的數(shù)據(jù)，分析其試題間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和相關(guān)性，為考試難度控制和試卷設(shè)計提供參考。二、研究目的和內(nèi)容本研究的目的是深入研究Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的基本原理和應(yīng)用，結(jié)合計算機(jī)等級考試的數(shù)據(jù)，探討其在試題分析和試卷設(shè)計中的應(yīng)用。具體來說，本研究將從以下幾個方面展開：1.Apriori算法的原理和流程2.Apriori算法在挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則中的應(yīng)用3.數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)清洗4.計算機(jī)等級考試數(shù)據(jù)的分析與挖掘5.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的試題分析和試卷設(shè)計三、研究方法本研究將采用文獻(xiàn)資料法、實證分析法和數(shù)據(jù)挖掘方法相結(jié)合的方式，對Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及其在計算機(jī)等級考試分析中的應(yīng)用進(jìn)行研究。具體分為以下幾個步驟：1.查閱相關(guān)文獻(xiàn)，深入理解Apriori算法的原理和流程，了解其在頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用。2.針對計算機(jī)等級考試的試題數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)清洗，消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不必要信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Apriori算法所需的形式。3.應(yīng)用Apriori算法進(jìn)行頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，分析試題之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和相關(guān)性。4.基于挖掘結(jié)果，進(jìn)行試題難度分析和試卷設(shè)計，提出相應(yīng)的建議和改進(jìn)措施。四、研究預(yù)期成果通過本研究，預(yù)期能夠達(dá)到以下幾個方面的成果：1.深入了解Apriori算法的原理和流程，掌握其在頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用。2.對計算機(jī)等級考試試題數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘，發(fā)現(xiàn)試題之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和相關(guān)性。3.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的試題難度分析和試卷設(shè)計，提高考試的質(zhì)量和難度。4.建立數(shù)據(jù)挖掘分析的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用方法，為學(xué)術(shù)研究和實踐應(yīng)用提供參考。五、進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下表所示：序號任務(wù)名稱完成時間1.搜集文獻(xiàn)資料2021年5月-6月2.學(xué)習(xí)Apriori算法2021年7月3.數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗2021年8月4.Apriori算法的實現(xiàn)2021年9月5.試題分析和試卷設(shè)計2021年10月-11月6.論文撰寫和修改2021年12月-2022年1月六、參考文獻(xiàn)1.Agrawal,R.,&Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrules.InProceedingsof20thVLDBConference,Santiago,Chile(Vol.1215,pp.487-499).2.Han,J.,Pei,J.,&Yin,Y.(2000).Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.InProceedingsofthe2000ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData(pp.1-12).3.董放,&陳洪軍.(2012).基于數(shù)據(jù)挖掘的計算機(jī)等級考試試題難度分析.計算機(jī)工程與設(shè)計,33(12),4322-4324.4.楊瑜,周志華,&劉抗生.(2007).基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的考試試題質(zhì)量分析方法.山東大學(xué)學(xué)報(