基于Apriori算法的大學生早餐數據分析

崔鵬 承德石油高等專科學校

基于Apriori算法的大學生早餐數據分析

崔鵬 承德石油高等專科學校

大學生的課程相對其它學習階段較為輕松，但是依然算得上繁重，每天學習新的知識、熟練技能，腦力勞動非常消耗能量，尤其是消耗蛋白質，為了保證學校效果，學生要保證每天能儲存足夠多的營養素。早餐距離前一晚餐的時間最長，一般在12小時以上，體內儲存的糖原已經消耗殆盡，因此早餐是非常重要的，本文利用Apriori算法對大學生的早餐消費信息進行挖掘，以期找到影響早餐的因素。

Apriori算法 高校餐飲 大學生食堂 飲食營養 大數據 數據挖掘

首先需要準備一個有2000份就餐信息的數據倉庫，從中把在時間段6:00至9:00消費為0元以上的數據進行提取，得到數據如表1所示，以文本形式保存后指定給程序，在程序中設置的輸入數據為：最小支持度min_sup=0．05。

表1 學生早餐消費表（限于篇幅此處只展示了八個學生）

然后利用Aprior算法，把在6:00至9:00消費金額為0元的全部置“0”，通過“與”運算獲得K-頻繁集，一旦出現2-項集就可以停止運算了，最終輸出得到關聯規則如表2所示。

表2 有早餐消費記錄學生的關聯規則（此處以五個規則為例）

挖掘結果顯示所選高校的大學生在早餐上有諸多不良飲食行為，主要表現在：首先是不重視早餐，并且早餐質量普遍偏低。從結果上看絕大多數的學生早餐攝取的食物種類不超過兩種，種類單調、營養結構不合理，而且還有部分學生根本不吃早餐；然后是學生食用牛奶及乳制品和水果頻率偏低，油雜食品以及零食攝入過多。最后是存在挑食現象，這類學生數量很多。

除去早餐之外，從大學生的整體飲食習慣所表現出來的差異，通過挖掘結果證明：性別的差異、不同的生源地以及所在專業的不同都有密切關系。女生的飲食習慣相對男生要好，喜歡吃零食是其最需要改正的不良飲食習慣，男生最需要的是去吃一頓豐盛的早餐，并且盡可能少吃宵夜。整體情況來看是來自城市的學生要好于來自農村的，文科專業相比其他是最好的。