基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的开题报告.docx
基于FP-Growth关联规则算法的排课系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景和意义
教学排课是教学管理的重要环节之一,合理的排课对于提高教学质量和效率具有重要意义。传统的排课方式依靠教师和管理员的经验和直觉进行决策,效率低下,容易出现调课和时间冲突等问题。所以,通过计算机技术来辅助排课,不仅可以提高效率,还能避免人为错误。
本项目将基于FP-Growth关联规则算法,设计并实现一个能够自动排课的系统。该系统将会自动根据学生的选课情况、教师的教学计划以及教室可用情况,并采用FP-Growth算法对历年排课数据进行分析建立模型,生成合理的排课方案。
通过本项目的研究与实现,能够提高教学管理的效率,提高排课的准确度和满意度,在一定程度上缓解教学管理中的人力和物力压力,尤其对于大型高校的教学管理更具有实际意义。
二、主要研究内容
1.收集和整理相关数据
2.研究FP-Growth关联规则算法的原理和实现方式
3.设计并实现教学排课系统
4.测试并分析系统效果
三、拟解决的问题
1.如何根据学生选课情况、教师的教学计划以及教室可用情况,自动生成合理的排课方案?
2.如何有效利用历年排课数据的信息,对数据进行建模以实现更加智能化的排课方案生成?
3.如何提高排课的准确度和效率?
四、拟采用的方法和技术
1.采用Python编程语言进行软件开发。
2.采用FP-Growth关联规则算法进行数据预处理和建模。
3.采用MySQL关系数据库管理系统进行数据存储。
4.采用Web开发技术开发系统的用户界面。
5.采用机器学习算法进行系统优化。
五、预期成果
1.能够根据学生选课情况、教师的教学计划以及教室可用情况,生成满足条件的排课方案。
2.能够根据历年排课数据建立排课模型,实现更加智能化的排课。
3.能够提高排课准确度和效率。
4.实现一个基于FP-Growth关联规则算法的可以自动排课的教学管理系统,提高教学管理的效率和质量。
六、可行性分析
本项目主要使用Python编程语言进行开发和实现,Python作为一种用于统计分析领域的高级编程语言,在数据处理和算法应用方面拥有许多优势。同时,我们还将采用MySQL关系型数据库进行数据存储和管理,MySQL在数据存储和管理方面有良好的性能和稳定性。因此,本项目具有可行性。
七、预计进度安排
本项目预期完成时间为两个月,大致的进度安排如下:
第一周:确定项目选题,完成开题报告
第二周:收集、整理相关数据,构造数据模型
第三周:研究FP-Growth算法原理,掌握算法实现方法
第四周:基于FP-Growth算法实现数据建模和预处理
第五周:设计并实现教学排课系统
第六周:进行系统测试和分析,完成论文
第七周:撰写论文和项目总结
第八周:完成项目验收和项目文献整理、提交
八、参考文献
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