关联规则数据挖掘技术是一个重要的热点问题,长期以来得到众多学者的广泛关注并取得了极大的进展。数据挖掘技术从各种事务数据库中发现的关联规则可以帮助许多决策的制定,对关联规则挖掘的研究,特别是关联规则挖掘效率,已经成为数据挖掘领域的一个重要研究方向。本文在数据共享中心平台功能分析的基础上,采用J2EE技术平台,MYECLIPSE为开发工具,采用ORACLE关系型数据库管理系统,设计并开发基于关联规则的高校数据中心平台。本文主要内容如下:1.简明扼要阐述课题背景及研究意义,详细分析国内外关联规则数据挖掘技术的研究及应用现状。2.简单介绍数据挖掘理论知识及相关技术,分析数据挖掘的流程方法和方法。重点分析传统经典关联规则算法、模拟退火算法、神经网络算法的关联规则等在数据挖掘理领域方面的研究及应用。借鉴全牛顿步线性规划问题求解快速收敛特性,提出基于全牛顿步的关联规则数据挖掘算法,以减少关联规则生成过程中的迭代次数,提高数据挖掘效率,并且从理论和应用模拟两方面验证该算法在效率优化方面的可行性。3.分析数据共享中心平台业务功能并详细设计,采用SOA技术体系架构、灵活的工作流引擎技术和Web Services统一数据交换技术等。详细设计数据共享中心平台的ETL和数据挖掘两大关键技术。重点描述ETL的数据流程设计和控制流程设计,从功能上将ETL划分为服务模块、功能模块、控制模块三个层次,层次之间无缝衔接,以作业和转换为驱动,实现数据的抽取转换和加载,确保数据抽取过程高效性和数据一致性。运用基于全牛顿步关联规则挖掘算法,并结合我院教师评教进行数据挖掘分析,运用专家知识库和推理机制,建立政策分析模型库和情报研究方法库,为高校管理决策主题提供全方位、多层次的决策支持和知识服务。4.最后用JAVA技术实现数据共享中心平台应用功能,并根据软件测试标准要求,搭建测试环境,对系统进行严谨的测试,从系统性能、系统功能等方面进行严格的测试,确保系统的完整性。