《表2 实验结果：基于课程间关联规则的排课优化算法研究》

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《基于课程间关联规则的排课优化算法研究》

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表1中展示了部分学生选课数据。将这些处理过的数据带入到高校排课优化算法SH-AP中，根据设置的最小支持度minsup的阈值以及最小置信度minconf的阈值进行关联规则的挖掘。通过选课课程关联规则算法的挖掘得到了关联规则，以及各项关联规则的频率、支持度和置信度。表2展示了挖掘结果。实验结果可以看出，得到的关联规则的支持度大于0.2，置信度大于0.7以及提升率大于1。关联规则中2、5、6和8分别代表了课程:数据库原理与应用、Java面向对象、Android课程学习和图形学原理与应用。2与5、5与6、8与2、8与5以及2、6与5产生了强关联规则，它们的课程同时受到了多名学生的选择。在高校排课优化时应优先对lift值高的8与2课程进行排课，然后根据lift大小依次排序避免这几门课程之间的时间以及空间上的冲突。