1、隨著高考招生信息化建設的不斷完善，招生考試部門積累了大量的高考考生數據。且這些龐大的歷史數據集背后往往隱含著有用的知識與規(guī)律。如何有效的挖掘出其潛在的規(guī)律，提高數據信息的利用率，是當前信息處理研究領域所面臨的一個重要問題。基于此種情況，數據挖掘技術作為一種有效的處理手段迅速發(fā)展起來，并取得了非常矚目的成果。
　　本文應用數據挖掘技術，通過對歷年考生的志愿數據以及相關數據進行綜合分析，探索了志愿數據與錄取結果之間隱藏的有用規(guī)律，并設

2、計實現了一個志愿數據分析系統，能對考生的志愿選擇提供輔助決策，提高錄取機率。
　　本文在研究與分析了數據挖掘相關理論之后，對志愿數據分析系統進行了詳細的設計，其主要工作有如下幾個方面：
　　首先，重點分析與研究了數據挖掘技術中比較經典的算法并進行了進一步的改進。針對傳統關聯規(guī)則分析算法需要多次掃描數據庫、生成大量候選集等多個缺點，提出了一種基于有向圖鏈式存儲的關聯規(guī)則分析算法，該算法通過將所有數據庫記錄存入鏈表無需多次掃描數

3、據庫，并且通過有效的剪枝操作避免了復雜候選集的生成，能夠更加快速、更加簡便的挖掘出頻繁項集。另外，對于決策樹分類算法，本文也對原信息熵計算公式進行了化簡，并且以屬性重要度作為其修正值，可使算法更加準確有效；
　　其次，針對高考志愿數據及相關數據的特點進行預處理，生成符合挖掘條件的目標數據庫；
　　最后，建立一個考生志愿數據智能分析系統。本系統采用Visual C++6.0作為開發(fā)工具，并且以 Microsoft Access