【摘 要】
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为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数
【机 构】
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广州理工学院招生就业处,广东工业大学机电工程学院,北京林业大学信息学院,华南农业大学电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601189,31971797,31671591),广东省普通高校青年创新人才类科研项目(2018WQNCX324),教育部科技发展中心高校产学研创新基金项目(2018A01016),广东技术师范大学天河学院计算机科学与技术重点学科建设项目(xjt201702)
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为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。
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