国家继续对高职院校实施扩招政策,强调职业院校要助力精准扶贫,让更多青年有一技之长,来实现他们的人生价值。在目前脱贫攻坚战略精准扶贫政策下,对高校贫困生的认定问题成了学校的重要工作之一。临夏现代职业学院是由甘肃省政府批准的全日制普通高职院校,开设有学前教育、助产、计算机应用技术等18个专业。为了支持贫困地区发展,全面推进教育扶贫教育脱贫,打赢教育脱贫攻坚战,学院主要面向贫困地区招生,这就给学校贫困生的判别和认定加大了难度。目前,各高校主要通过学生提交的《家庭情况调查表》和家庭困难证明为依据对贫困生进行认定,其中存在很多的问题和不足。为了确保高校贫困生的资助工作能精准、高效进行,就必须有一套科学可行的办法来完善目前的认定。因此,论文对贫困生资助工作问题的研究有很现实的应用价值。首先,论文研究了经典的Apriori算法,结合目前国家贫困生认定标准和政策,对提交申请贫困的学生信息数据进行预处理和挖掘,保留超过最小置信度的关联规则,并对满足条件的关联规则进行分析和评估。为高校精准、合理判别和评定贫困生提供了科学依据。其次,对学生校园一卡通数据进行关联规则数据挖掘时,规模大数据多,因此对Apriori算法进行了改进和优化,并对改进后算法的性能进行了分析。对数据库只进行一次扫描操作,不会产生大量候选项集,采用划分区段的方法提高了算法的效率,挖掘出潜在的贫困生,便于学院资助中心和院领导精准、合理的评定贫困生和发放助学金。最后,采用临夏现代职业学院2016-2018级学生校园一卡通消费数据,研究学生的消费习惯与贫困生申报的关联性。在MySQL Community Server 5.6平台上对数据进行处理,选取学前教育专业学生数据为研究样本进行研究。制定学生的贫困指标,介绍了改进后的Apriori算法在分析贫困指标中的应用。通过数据挖掘生成关联规则,将挖掘结果和已在学院贫困生库中的学生信息进行比较,发现所提出的基于关联规则的贫困生认定方法对高校贫困生的认定有一定的指导作用;基于校园一卡通消费数据优化高校贫困生的认定方法,可以挖掘出高校隐形、潜在的贫困生,对贫困生的认定有一定的补充作用。