紀(jì)威　劉志偉

（天津商業(yè)大學(xué)寶德學(xué)院,天津　300384）

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在獨(dú)立院校招生中的研究

紀(jì)威劉志偉

（天津商業(yè)大學(xué)寶德學(xué)院,天津300384）

文章結(jié)合獨(dú)立院校招生工作的實(shí)際情況，簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念、挖掘過程及模型，同時(shí)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則及算法探討在獨(dú)立院校招生決策方面的基本應(yīng)用。通過對(duì)大量招生數(shù)據(jù)及新生信息進(jìn)行有效挖掘和分析，尋找學(xué)生入學(xué)信息諸多因素與在校培養(yǎng)結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而為我院招生決策者提供科學(xué)依據(jù)與決策支持，進(jìn)而將對(duì)獨(dú)立院校在快速多變的生源競(jìng)爭(zhēng)中把握發(fā)展方向起到引領(lǐng)作用。

數(shù)據(jù)挖掘獨(dú)立院校招生決策關(guān)聯(lián)規(guī)則

1　引言

獨(dú)立院校相對(duì)普通高校而言是國(guó)家按照新機(jī)制、新模式與社會(huì)力量合作舉辦的具有本科層次的學(xué)院，其生源質(zhì)量是獨(dú)立院校的生存之本，在生源競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈的情況下，如何利用已有信息資源為招生決策服務(wù)，是我們面臨的緊迫課題。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育招生環(huán)境下的應(yīng)用，可以對(duì)招生系統(tǒng)積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和提煉，進(jìn)行多維分析、合并歸類和高度集成，從而獲取有價(jià)值的信息，大大提高招生決策水平，有效增強(qiáng)獨(dú)立院校的競(jìng)爭(zhēng)力。

2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘又被稱作數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）。它是從海量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、具有不確定性的數(shù)據(jù)集中,提取蘊(yùn)含在其中的、事先未知的、可信賴的、有用的規(guī)律和知識(shí)的過程。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的，也可以是非數(shù)學(xué)的；可以是演繹的，也可以是歸納的［1］。發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受和理解，并能被用于信息處理，優(yōu)化查詢，支持決策和過程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。

2.2數(shù)據(jù)挖掘過程

在數(shù)據(jù)挖掘過程中,被探討的對(duì)象是整個(gè)操作的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)挖掘的全部過程受它驅(qū)動(dòng),最終挖掘結(jié)果需要它的支撐,系統(tǒng)的整體研究工作需要它的指引。挖掘過程不是自動(dòng)進(jìn)行,多數(shù)需要人工的引導(dǎo)和干預(yù)。在數(shù)據(jù)挖掘整個(gè)過程中,大約有60％的時(shí)間需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行前期整理和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,因?yàn)閿?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和格式化對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的影響較大,而通常來說,數(shù)據(jù)挖掘的后續(xù)操作只占總工作量的10％左右。數(shù)據(jù)挖掘過程步驟的具體內(nèi)容如圖1所示：

圖1　數(shù)據(jù)挖掘的過程

3　數(shù)據(jù)挖掘模型

數(shù)據(jù)挖掘模型的建立要從對(duì)數(shù)據(jù)的分析開始。針對(duì)選定的挖掘算法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一個(gè)分析模型。建立的分析模型是否適合挖掘算法對(duì)挖掘能否成功起著關(guān)鍵的作用［2］。數(shù)據(jù)挖掘模型主要分兩種，一種是Fayyad總結(jié)出的過程模型，以下稱為Fayyad過程模型：另一種是遵循CRISP-DM標(biāo)準(zhǔn)的過程模型，本文稱其為CRISP-DM過程模型。

3.1Fayyad過程模型

Fayyad過程模型偏向于技術(shù)方面，因此，數(shù)據(jù)挖掘可以理解為一個(gè)循環(huán)迭代過程，該模型從數(shù)據(jù)入手，到知識(shí)結(jié)束。從圖2中可以看出，該過程模型的執(zhí)行分以下幾個(gè)部分：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括數(shù)據(jù)提煉清洗、數(shù)據(jù)合成、選擇數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)等幾個(gè)過程；

（2）數(shù)據(jù)挖掘：這是知識(shí)挖掘的基本步驟之一，功能就是利用智能方法挖掘數(shù)據(jù)知識(shí)或規(guī)律模式；

（3）模式評(píng)估：根據(jù)規(guī)定的評(píng)估要求從數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果中挑選出有價(jià)值的模式知識(shí)；

（4）知識(shí)表示：利用可視化的數(shù)據(jù)表達(dá)技術(shù)，提供給用戶需要挖掘出的有用知識(shí)。

圖2　Fayyad挖掘模型過程

3.2CRISP-DM過程模型

CRISP-DM（Cross-Industry Process for Data Mining交叉行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)）如圖3所示。CRISP-DM過程模型注重技術(shù)的應(yīng)用，解決了Fayyad模型存在的兩個(gè)問題。CRISP-DM過程模型從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的角度劃分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用緊密結(jié)合，更加注重?cái)?shù)據(jù)挖掘的模型質(zhì)量和如何與業(yè)務(wù)聯(lián)系問題相結(jié)合。CRISP-DM強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)挖掘不單是數(shù)據(jù)的組織或者呈現(xiàn)，也不僅是數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建模，而是一個(gè)從理解業(yè)務(wù)需求、尋求解決方案到接受實(shí)踐檢驗(yàn)的完整過程。

圖3　CRISP-DM過程模型

該模型的執(zhí)行分以下六個(gè)步驟進(jìn)行：

（1）業(yè)務(wù)理解：對(duì)客戶實(shí)際需求與目標(biāo)的理解，轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)定義和為了達(dá)到此項(xiàng)目目標(biāo)的初步解決方案；

（2）數(shù)據(jù)理解：檢測(cè)目前數(shù)據(jù)的基本質(zhì)量，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)有初步的了解和掌握，探尋數(shù)據(jù)中有意義的子集數(shù)據(jù)，從而形成對(duì)潛在數(shù)據(jù)信息的假設(shè)；

（3）預(yù)處理：包括從最原始海量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建最終有價(jià)值數(shù)據(jù)集的所有工作，主要包括：數(shù)據(jù)制表，記錄參數(shù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和選擇，以及清理數(shù)據(jù)等；

（4）建模：有針對(duì)性的選擇和使用多種建模方法，并將其參數(shù)結(jié)果校準(zhǔn)為理想的數(shù)據(jù)值；

（5）評(píng)估：評(píng)估目前已經(jīng)建立的模型，確保構(gòu)建的模型達(dá)到企業(yè)需求的目標(biāo)；

（6）部署：把所有建模數(shù)據(jù)信息用客戶能夠操作的方式呈現(xiàn)和組織出來。

CRISP-DM過程模型從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的角度劃分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和應(yīng)用緊密結(jié)合，注重?cái)?shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量和如何與業(yè)務(wù)問題相結(jié)合。

4　在獨(dú)立院校招生中的應(yīng)用研究

4.1關(guān)聯(lián)規(guī)則及其Apriori算法

4.1.1關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在數(shù)據(jù)挖掘中是最經(jīng)典的算法之一。它是指在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其它信息載體中,查找存在于項(xiàng)目集或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果關(guān)系,可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)之中、不易被發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)事件。

設(shè)I=｛i1,i2…in。｝是項(xiàng)的集合。記W為數(shù)據(jù)庫事務(wù)Z的集合,這里每個(gè)事務(wù)Z是項(xiàng)的集合,并且使得ZI。對(duì)應(yīng)每一個(gè)交易有惟一的標(biāo)識(shí)符,記作ZIW。設(shè)M是一數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合,當(dāng)且僅當(dāng)MZ,那么稱交易Z包含M。關(guān)聯(lián)規(guī)則是具有MN的蘊(yùn)涵式,其中MI,NI,并且M∩N=。規(guī)則MN在交易數(shù)據(jù)庫W中的支持度S是包含M和N的交易數(shù)與所有交易數(shù)之比,記為Support（MN）,即Support（MN）=P（MUN）；規(guī)則MN在交易集中的置信度C是指包含M和N的交易數(shù)與包含M的交易數(shù)之比,記為Confidence（MN）,即 Confidence（MN）=P（N|M）。同時(shí)滿足最小支持度閡值（min_sup）和最小置信度閉值（min_conf）的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱強(qiáng)規(guī)則,用0～100％之間的值表示支持度和置信度值。

4.1.2Apriori算法

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。該算法是由Agrawal等人在1993年設(shè)計(jì)的一種基本算法,這是一個(gè)基于兩階段頻集思想的方法［3］,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的設(shè)計(jì)可以分解為兩個(gè)子問題：①找到所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集,稱為頻繁項(xiàng)集；②使用第1步找到的頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生期望的規(guī)則。其算法的實(shí)現(xiàn)過程可描述為：首先, Apriori算法求出項(xiàng)數(shù)為1的頻繁集L1,然后,再由L1產(chǎn)生項(xiàng)數(shù)為2的候選集C2,掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫W,計(jì)算支持度求出L2,依次類推,產(chǎn)生Ck,掃描W求出Lk。一旦從數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生了頻繁集,則可以從中直接產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4.2關(guān)聯(lián)規(guī)則在獨(dú)立院校生源分析中的挖掘流程

4.2.1挖掘問題的提出

利用全國(guó)院校秋季高考統(tǒng)招考生基本信息和在校期間諸多成績(jī)等數(shù)據(jù)，從高考分?jǐn)?shù)、學(xué)生素養(yǎng)、生源區(qū)域等方面，對(duì)學(xué)生的入學(xué)基本信息與在校期間各項(xiàng)成績(jī)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，從而提取在數(shù)據(jù)背后隱藏的有價(jià)值信息。

4.2.2數(shù)據(jù)前期準(zhǔn)備

本系統(tǒng)需用到多個(gè)源信息數(shù)據(jù)庫,第一要將多個(gè)源數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行整合；第二檢索全部相關(guān)因素的信息數(shù)據(jù),并從中挑選出信息用于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用；第三再對(duì)選出數(shù)據(jù)實(shí)施相關(guān)的轉(zhuǎn)換操作,加工之后的數(shù)據(jù)不僅反映源信息的真實(shí)情況還要適合挖掘算法的實(shí)際需要。數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)程中的一個(gè)難點(diǎn)工作就是數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,它需要在系統(tǒng)建設(shè)實(shí)施中不斷實(shí)踐摸索、逐步修正,進(jìn)而完善數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換方案,同時(shí)將系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題得到最終解決［4］。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作大體上分為以下三部分：

（1）學(xué)生信息預(yù)處理工作

招生錄取結(jié)束后,學(xué)生的基本信息包括：新生錄取情況（招生的年份、錄取的專業(yè)方向）；學(xué)生基本信息內(nèi)容（應(yīng)試卷種、科類、考生號(hào)、姓名、出生日期、性別、身份證號(hào)、考何種外語、考生類別、民族、政治面貌、畢業(yè)學(xué)校、畢業(yè)類別、考試類型、戶口所在地、獲獎(jiǎng)情況、專業(yè)志愿填報(bào)等）；考試成績(jī)內(nèi)容（高考總成績(jī)、各門課程單獨(dú)成績(jī)、加分狀況、考生會(huì)考成績(jī)等）。為了方便進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘操作,需要對(duì)以上信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)化與歸約等一系列預(yù)處理工作。在上述內(nèi)容中，操作最困難的預(yù)處理數(shù)據(jù)是：高考總成績(jī)和考生來源地。普通高等學(xué)校招生是在全國(guó)高考基礎(chǔ)上進(jìn)行分省錄取操作，各個(gè)省份根據(jù)錄取院校所屬一本、二本、三本、高職的層次和錄取招生的計(jì)劃類型將各院校錄取時(shí)間劃分成不同的批次,然后按照所在省份招生計(jì)劃總數(shù)和考生報(bào)考總數(shù)按照一定比例（一般為1：1.1）規(guī)劃出各個(gè)院校錄取批次控制分?jǐn)?shù)線。各錄取院校在所屬批次內(nèi)按照各省公布的專業(yè)招生計(jì)劃數(shù)來進(jìn)行考生錄取工作，由于各個(gè)省份招生專業(yè)計(jì)劃不一樣,各個(gè)錄取批次的控制分?jǐn)?shù)線不同,故院校在各省的最終錄取分?jǐn)?shù)線也不同，直接導(dǎo)致錄取考生的分?jǐn)?shù)也有較大的差異,所以無法將全部學(xué)生的高考分?jǐn)?shù)直接進(jìn)行對(duì)比,因此要將各個(gè)省份的學(xué)生考試總成績(jī)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)才能操作。

（2）考生來源地預(yù)處理工作

在普通高校招生考試中，對(duì)于考生來源地的原始數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)工作,內(nèi)容過于詳細(xì),與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要求在操作上不太一致,因此要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo),對(duì)考生來源地信息進(jìn)行歸約操作。在這里，可將同省考生歸為一類；也可按全國(guó)各省份在版圖中的所屬位置大致規(guī)約為：東南地區(qū)、西南地區(qū)、西北地區(qū)、東北地區(qū)、華中地區(qū)、華東地區(qū)和華北地區(qū)等部分；還可按照省會(huì)、地區(qū)、城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村等將考生來源地進(jìn)行規(guī)約操作。

（3）在校成績(jī)預(yù)處理工作

學(xué)生在校期間要進(jìn)行四年的學(xué)習(xí)生活，在這個(gè)過程中包括8個(gè)學(xué)期，每個(gè)學(xué)期都有各門課程的考試成績(jī)、綜合測(cè)評(píng)、比賽獲獎(jiǎng)及畢業(yè)設(shè)計(jì)、畢業(yè)論文、畢業(yè)實(shí)習(xí)和就業(yè)等相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容。其中，每個(gè)學(xué)期各門課程的成績(jī)只體現(xiàn)在專業(yè)學(xué)習(xí)中的情況，而綜合測(cè)評(píng)的成績(jī)則是學(xué)生在校期間德智體等多方面真實(shí)情況反映，它是一種量化和科學(xué)化的計(jì)算方法。每個(gè)學(xué)年的綜合測(cè)評(píng)成績(jī)按智育和德育來進(jìn)行考核，其中智育成績(jī)占70％，德育成績(jī)占30％。在我院，將每名學(xué)生按年級(jí)、專業(yè)分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其綜合測(cè)評(píng)成績(jī)以優(yōu)、良、中、及格、不及格五個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)來表示，從而進(jìn)一步的推進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘工作。

4.2.3數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘

通過上述預(yù)處理工作，同時(shí)在基于數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)學(xué)生入學(xué)信息與在校間成績(jī)進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，從而尋找學(xué)生在入學(xué)時(shí)的多因素與在校間成績(jī)的基本關(guān)系［5］。在這里，可參考不同的維度對(duì)學(xué)生高考成績(jī)、考生類別、來源地、畢業(yè)學(xué)校、獲獎(jiǎng)狀況等與大學(xué)綜合測(cè)評(píng)成績(jī)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行有效的分析。通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，可得出不同科類、不同地區(qū)、不同入學(xué)成績(jī)水平以及不同素質(zhì)學(xué)生在經(jīng)過大學(xué)四年的教育培養(yǎng)后所產(chǎn)生結(jié)果的關(guān)聯(lián)性與差異性，然后再?gòu)娜瞬艑I(yè)培養(yǎng)結(jié)果的角度出發(fā)，逆向分析出哪類學(xué)生更具有學(xué)習(xí)的潛質(zhì)、更能成為本專業(yè)優(yōu)秀畢業(yè)生等，從而總結(jié)出具有實(shí)際參考價(jià)值的結(jié)論，更好的指導(dǎo)學(xué)校招生計(jì)劃制定與宣傳工作的開展。4.2.4模型解釋與評(píng)價(jià)

在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析之后，會(huì)導(dǎo)出一系列的關(guān)聯(lián)規(guī)則，我們則要在多種關(guān)聯(lián)規(guī)則中選取有用的規(guī)則條款，并進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，同時(shí)參考關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果，合理地設(shè)定最小支持度（min_sup）與最小可信度（min_conf）是非常必要的［6］。如果可信度過大或支持度過大，部分所需的關(guān)聯(lián)規(guī)則就不可能挖掘出來；如果可信度過小，則所產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則冗余度相對(duì)較大，很難從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)；如果支持度過小，則頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生所需的時(shí)間可能無法忍受，頻繁項(xiàng)集的數(shù)量也會(huì)隨之非常巨大。

5　結(jié)束語

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在獨(dú)立院校招生領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其價(jià)值已經(jīng)不可估量，它能從海量學(xué)生信息中發(fā)現(xiàn)各種潛在規(guī)則,構(gòu)建考生信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫,為招生決策分析提供基礎(chǔ)，指導(dǎo)招生決策人員進(jìn)行招生策略地調(diào)整,科學(xué)地指導(dǎo)招生、合理設(shè)置專業(yè)、高效地開展宣傳,從而達(dá)到提高新生報(bào)到率和保證生源質(zhì)量的目的。

［1］許碩.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在民辦高校招生工作中的應(yīng)用研究［J］.遼寧師專學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）,2012,（06）：112-114.

［2］李霞.數(shù)據(jù)挖掘在高校教學(xué)和管理中的應(yīng)用研究［J］.廣東外語外貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào),2012,（04）：97-100.

［3］韋映梅,鄒海林.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的招生電子檔案信息系統(tǒng)模型構(gòu)建［J］.蘭臺(tái)世界,2014,（14）：19-20.

［4］徐健.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校招生信息處理中的應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2013,（11）：133-137.

［5］何小明,張自力.基于OLAP與數(shù)據(jù)挖掘的高考招生數(shù)據(jù)分析［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué),2012,（06）：175-187.

［6］何廣東.基于數(shù)據(jù)挖掘的高校招生決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.無線互聯(lián)科技,2012,（11）：93-94.

Research of Independent Colleges Admissions Base on Data Mining Technology of Association Rules

JI Wei，LIU ZHI-wei
（Tian Jin University of Commerce Boustead College，Tianjin 300384，China）

In this paper,the actual situation of independent enrollment colleges,introduces the fundamental concepts of data mining technology,mining and modeling process,while using data mining techniques and algorithms of association rules on the fundamental application in independent colleges admissions decision-making.Through a large number of freshmen admissions data and information for effective mining and analysis,looking student enrollment information and culture and many other factors relationship between the results in the school,so as to provide a scientific basis and decision support to hospital admissions decision-makers,and thus will be independent hospital grasp the development direction of the school play a leading role in the students compete in the rapidly changing.

data mining；independent colleges；admissions decisions；association rules

TP274

A

1008-1739（2015）13-58-4

定稿日期：2015-06-12

本文系天津商業(yè)大學(xué)寶德學(xué)院科研基金規(guī)劃課題《基于B/S結(jié)構(gòu)的新生報(bào)到系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的研究》成果，項(xiàng)目編號(hào)：BD20129106