文档名：关联规则与决策树算法在学生成绩预警中的应用研究
采用关联规则和决策树的组合算法构建学生成绩预警模型,由于Apriori算法实现频繁项集的遍历过程效率较低,本模型采用FP-growth实现频繁项集的搜索,同时通过关联规则和决策树构建课程间依赖关系,并对本学校的计算机类的学生相关课程成绩进行分析和预警,为学生提供了精确的学业指导,有效地提高了学生的管理和教育质量.
作者：潘登王双红王春枝
作者单位：湖北工业大学计算机学院,武汉,430070
母体文献：第29届全国计算机新科技与教育学术会议论文集
会议名称：第29届全国计算机新科技与教育学术会议
会议时间：2019年10月1日
会议地点：河南开封
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会
语种：chi
分类号：G47U29
关键词：学生成绩 预警模型 关联规则 决策树
在线出版日期：2022年3月9日
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