基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘
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。
- 2021-06-15
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