基于数据挖掘技术的高校实验室设备采购决策支持系统
基于数据挖掘技术的高校实验室设备采购决策支持系统
基于数据挖掘技术的高校实验室设备
采购决策支持系统
引言
近年来，随着对教育事业投入的不断加大，以及高校资金渠道的多元化，使高校仪器设备的数量增加较快，仪器设备的层次不断提高，为高校的教学和科研奠定了较好的物质基础。与此同时，对仪器设备采购工作提出了新的挑战。高校实验室作为仪器设备的使用和管理部门，如何做好采购工作，最大限度地保证仪器到位率，更好地为教学科研服务，值得管理工作者认真探讨和思考。
高校实验室设备的采购是巨大的投资，需要完整的规划。一些高校过分追求仪器设备的档次数量，造成了仪器设备的闲置和浪费。为了追求高档次，弃用相对价廉的国产仪器设备而选用价位偏高的进口仪器设备。有的不考虑配套使用，机械地按学生人数购买基础课实验仪器设备，但缺乏相关配套设备，使得仪器长时间闲置。
随着大量的采购数据被不停地收集和存储，许多采购人员对于如何从购买记录中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现内在的关联关系，可以帮助许多决策的制定，这就是关联规则 。最经典的关联规则提取算法是Apriori算法，它是由Rakesh Agrawal Rama和Krishnan Skrikant提出的，其思想是利用已知的高频数据项集推导其它高频数据项集。
本文的目的在于使用Apriori算法对高校实验室设备采购信息进行数据挖掘，分析出潜在的采购关系。获得各设备之间的内在关系，从而才采购初期就能了解到而后可能需要的其他服务，通过一次性投资降低日后的维护成本，也能发现现有计划中无关的采购，减少浪费。
1. 关联规则与Apriori算法
a) 关联规则
关联规则表示数据库中一组对象之间某种关联例如，关联规则可以表示为“购买了项目A和B的人中有95% 的人又买了C和D”。从这些规则可找出购买行为模式，应用于商品货架设计、生产安排、针对性的市场营销活动以及产品的组合销售等。
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