数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用的开题报告一、研究背景和研究目的近年来，大数据时代的来临，给数据处理和分析带来了全新的机遇和挑战。数据挖掘作为一种基于大数据的新型技术，受到越来越多的关注和研究。关联规则作为数据挖掘中的一种重要算法，在实际应用中有着广泛的应用，如市场营销、医疗健康、社交网络、金融行业等都可以应用关联规则进行数据分析和处理。在高校教育领域中，教学质量评估是一个常见的问题，学校、教师和学生都希望得到一种科学、客观且精准的评估方式。关联规则作为一种数据分析方法，可以有效地挖掘出教学中存在的潜在关联关系，从而对高校教学质量进行评估。因此，本研究旨在探究数据挖掘中的关联规则算法在高校教学质量评估中的应用，为教育行业提供一种新的数据分析思路和方法。二、研究内容和方法1.关联规则算法研究：概述关联规则算法的基本原理、应用场景、分类方法等，并重点分析Apriori算法，探究其在数据挖掘中的应用。2.高校教学质量评估研究：通过对高校教学质量概念的阐述，研究目前高校教学质量评估的主要方法及其不足之处。3.关联规则算法在高校教学质量评估中的应用：通过数据挖掘技术，运用Apriori算法对教学相关数据进行分析，挖掘出不同因素之间的关联规则，并结合高校教育实际情况，最终提出一种基于关联规则算法的高校教学质量评估模型。4.实证研究：以一所高校为例，对该模型进行实证研究，从而验证该模型的有效性和实用性。三、研究意义1.为高校教学质量评估提供了一种新的数据分析方法，能够充分挖掘出教学中的潜在关联关系，从而提高评估的客观性和精准性。2.探究关联规则算法在数据挖掘中的应用，为数据分析领域提供了新的思路和方法。3.对教师和学生的教学实践和教学改进提供了支持，能够更好地促进高校教育的发展和进步。四、研究计划第一年：研究关联规则算法的基本原理，探究其在数据挖掘领域中的应用，并综述高校教学质量评估的现状。第二年：收集高校教学相关数据，构建数据集，使用Apriori算法进行数据挖掘，提取出潜在关联规则。第三年：基于关联规则算法，构建高校教学质量评估模型，并对该模型进行实证研究。五、论文结构第一章：绪论第二章：关联规则算法研究2.1关联规则算法基本原理2.2Apriori算法原理及应用第三章：高校教学质量评估研究3.1高校教学质量理论研究3.2高校教学质量评估方法研究第四章：关联规则算法在高校教学质量评估中的应用4.1基于关联规则算法的高校教学质量评估模型构建4.2高校教学质量评估模型实证研究第五章：结论与展望参考文献