1、努力提高教學質量是每一所學校所追求的目標，影響教學質量的因素有許多，有些影響因素人們無法用主觀的意識從中發(fā)現(xiàn)它們之間的關系。傳統(tǒng)的方法是通過學生問卷的形式再由人工統(tǒng)計、分析，但是，傳統(tǒng)方法無法找出隱藏在影響因素之間的相互關系。隨著計算機科學技術的發(fā)展，可以借助數據挖掘技術發(fā)現(xiàn)影響因素中隱藏的相關規(guī)律，獲得有價值的信息，為學校教學管理提供科學管理的依據，從而提高學校的辦學水平。
　　 由于學校辦學規(guī)模大，要挖掘的數據量大，挖掘速度

2、、質量易受到影響；處理這一問題方法之一就是設法提高挖掘的效率。經典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori，該算法主要存在兩點不足，首先是產生過多的候選項集，由于頻繁項集合產生的候選項集過多，計算過多項集會造成執(zhí)行效率低；其次是要多次掃描數據庫，該算法中候選項集是逐層產生，每層的頻繁項集都必須掃描整個數據庫一次，如果數據庫產生的候選項集有K層就需要對數據庫掃描K次。直接影響數據挖掘效率。針對上述挖掘的效率問題本文提出了一種改進算法--Aprio

3、ri-P，改進算法先掃描數據庫并將其分成N個非重疊的塊，獲得每塊的局部頻繁項集，再合并所有的局部頻繁項集，生成全局的候選頻繁項集，最后，再次掃描數據庫，計算每個候選頻繁項目的實際支持度，最后確定所要挖掘的頻繁項集。
　　 改算法不僅具有關聯(lián)規(guī)則算法的基本特性，即不需要具備先驗知識，而且只需掃描數據庫兩次，節(jié)省了訪問外存的I/O開銷，實驗表明Apriori-p算法與Apriori算法相比，Apriori-P算法具有占用空間小、運行