循序模式挖掘之學生歷程因果規則發掘

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姓名

呂仁傑(Jen-Chieh Lu) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊工程學系

論文名稱

循序模式挖掘之學生歷程因果規則發掘
(Adapting Sequential-Pattern Mining to Discover Causal Rules on University Student Portfolios)

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★ 應用自組織映射圖網路及倒傳遞網路於探勘通信資料庫之潛在用戶	★ 基於社群網路特徵之企業電子郵件分類
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摘要(中)

校務研究在國外已進行了多年的研究，其目的為了改善教學績效與學校的營運狀，透過有效的科學分析提供學校有效的策劃改善，以解決學校所面臨的挑戰，近幾年台灣的教育政策改變，與社會環境變遷，也開始著重於高等教育機構的校務研究上，讓決策者可以在各面向的分析中找出正確的決策，使得高等教育機構能夠因應未來的變遷與挑戰。
校務研究所包含的範圍極為廣泛，而本研究以學生在學的學習歷程、家庭背景及社團參與對於未來的發展是否符合學校所預期，學生往往來自與全台灣的各所高中，每所高中都有獨特的校風與學習環境，學群的課程修習與學生歷年核心課程的成績趨勢往往對未來發展的方向有不少影響，透過學生的入學方式、畢業地區及高中、社團表現、家庭背景、榮譽獎懲及學生四年內的成長歸納出未來的動向趨勢，是學校對於學生的期望以及未來招生的參考有著重要價值所在。
為了發掘出學生在校有規則性的因果規則，透過在學四年的學習、社團參與及榮譽獎懲趨勢，透過時間的發生順序的因素作為分析面向且具有時間排序的序列，再透過字尾樹（Suffix-Tree）方式建置，查詢出學生在學的發展狀況、社團參與的表現及畢業後的選擇方向等因素，挖掘出有效的因果規則，作為支援校務研究辦公室的決策分析的方式。

摘要(英)

Institutional Research(IR) has been proposed for many years in the world . The main purpose of IR in college or University is to inform campus decision-making and plans in areas such as admissions, curriculum assessment , enrollment management , clubs , student life ,etc. The cause by changing of educational institution and social society, IR has been concentrate on many fields in recent years. Supporting assessment, strategic and decision-making effectively is the main topic in the thesis.
The coverage of research topics of the IR is very wide. The thesis focuses on mining student causal rules consisting of city, high school types , admissions , clubs, permits , questionnaire survey of graduation .using those elements to find out rules base on suffix tree is appropriate.
Building suffix tree through the bunch of factors which had been arranged in chronological order is the major method to discover effect rules . Mining the causal rules with the query interface to support IR researchers to determine decision-making accurately is the main purpose in the thesis.

關鍵字(中)

★ 校務研究
★ 後綴樹
★ 因果規則

關鍵字(英)

★ Institutional Research
★ Suffix Tree
★ Causal Rules

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
一、序論 1
1-1研究背景與動機 1
1-2研究目的 2
1-3 論文架構介紹 3
二、文獻探討 4
2-1校務研究(IR) 4
2-2關聯法則(Association rules) 5
2-3循序模式發掘 6
2-4 Spark 7
2-5後綴樹(Suffix Tree) 8
2-6階層化後綴樹 9
三、系統架構與流程 10
3-1系統環境與平台架構 10
3-2資料前處理 11
3-3建置階段 11
3-4因果規則挖掘與查詢階段 11
四、研究方法 13
4-1多因素因果規則計算: 13
4-2-1資料前處理-資料的整合 14
4-2-2欄位定義 14
4-2-3資料格式一 15
4-2-4資料格式二 16
4-2-5資料格式三 17
4-3-1改良式後綴樹 18
4-3-2改良式後綴樹建構 19
4-3-3後綴樹文字檔 22
4-4因果規則細緻度轉換 25
4-5-1因果規則查詢 32
4-5-2-1因果規則發掘範例 34
4-5-2-2 規則發掘說明 34
4-5-3查詢介面 35
五、實驗 36
5-1實驗規格與環境 36
5-2單運算與雙運算節點時間的比較 37
5-3後綴樹針對序列蒐集比較 38
5-4 查詢運算速率比較 39
5-4-1單一查詢與多種類查詢的比較(精細度一) 39
5-4-2單一查詢與多種類查詢的比較(精細度二) 40
5-4-3單一查詢與多種類查詢的比較(精細度一、精細度二) 41
5-5多因素比較-社團的參與 42
5-6地區與高中型態-畢業走向 43
六、結論 45
七、參考文獻 46

參考文獻

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[6] Ho, S. S.-H., Peng, Y.-P., & Chang, Y.-W. “ Strategic agenda-setting of institutional research in Taiwanese higher education institutions”. Paper presented at the Association of Institutional Research Forum, New Orleans, LA,2016
[7] Han, J., Kamber, M. (Second Edition). Data Mining Concepts and Techniques. Elsevier,2006
[8] 廖述賢,溫志皓.(First Edition).資料採礦與商業智慧. 雙葉書廊有限公司,2009
[9] Association Rule. https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning
[10] Apriori Algorithm , https://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm
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[12] Spark. https://spark.apache.org/
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[14] ]Spark Cluster . https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
[15] RDD Guide. https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html
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[19] M.F. Tsai, M. F. Wang, C. H. Tang, B. R. Song, C. H. Shen, H. F.Su, C.S.Haung “ METHOD FOR ANALYZING DATA UTILIZING WEIGHTED SUFFIX TREE”. US Invention Patent NO. US 8,843,521 B2 (Filed Date: 07/06/2012, Appl. No.: 13/542,679, Pub. No.: US20130179393 A1). Patentee: National Central University. USPTO,2012
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[24] ]Spark reduceByKey,groupByKey(1).
https://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/49965021
[25] Spark reduceByKey,groupByKey(2)
http://lxw1234.com/archives/2015/07/360.htm
[26] GUI Programming .http://otfried.org/scala/gui.html
[27] Scala Tutorial. https://www.tutorialspoint.com/scala/index.htm

指導教授

蔡孟峰(Meng-Feng Tsai)

審核日期

2018-8-15

推文