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数据挖掘在考试系统中的应用

王永生  
【摘要】:数据挖掘是一个多学科领域,这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化。 数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术,它成为未来信息技术应用的重要目标之一。经过十几年的努力,数据挖掘产生了许多新概念和方法。特别是最近几年,一些基本概念和方法趋于清晰,它的研究正向着更深入的方向发展。像其它新技术的发展历程一样,数据挖掘技术也必须经过概念提出、概念接受、广泛研究和探索、逐步应用和大量应用等阶段。从目前的现状看,大部分学者认为数据挖掘的研究仍然处于广泛研究和探索阶段,迫切需要在基础理论、应用模式进行创新实践。 本文对数据挖掘的概念、算法、使用的技术、实际的挖掘过程、数据挖掘的体系结构进行了论述;特别对Apriori 关联规则算法和C4.5 决策树算法进行了详细的分析,并根据实际的需要把其应用到北京教育考试院考试系统中,分析考生的考试成绩情况,分析网上报名考生确认情况,找出其中潜在的规则,为北京教育考试院决策层做理论的支持。


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