| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 数据挖掘技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 招生管理系统研究现状 | 第11页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第13-23页 |
| 2.1 数据挖掘相关工作综述 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘的产生 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| 2.1.3 数据挖掘常用方法和挖掘过程 | 第14-16页 |
| 2.2 关联规则挖掘相关工作综述 | 第16-17页 |
| 2.2.1 关联规则挖掘相关术语 | 第16页 |
| 2.2.2 关联规则的挖掘过程 | 第16页 |
| 2.2.3 Apriori算法 | 第16-17页 |
| 2.3 决策树挖掘相关工作综述 | 第17-21页 |
| 2.3.1 决策树挖掘的概述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 决策树的构建 | 第18-19页 |
| 2.3.3 ID3算法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 C4.5 算法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 系统的设计 | 第23-33页 |
| 3.1 需求分析 | 第23页 |
| 3.2 系统结构设计 | 第23-24页 |
| 3.3 功能模块设计 | 第24-27页 |
| 3.4 数据库设计 | 第27-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 数据挖掘相关算法在系统中的应用 | 第33-51页 |
| 4.1 决策分析主题描述 | 第33-34页 |
| 4.2 相关数据准备 | 第34-37页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第34页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第34-37页 |
| 4.3 关联规则挖掘在决策分析模块中的应用 | 第37-41页 |
| 4.3.1 训练集和测试集 | 第37-38页 |
| 4.3.2 利用Apriori算法建立训练集的挖掘模型 | 第38-39页 |
| 4.3.3 利用测试集数据验证挖掘模型 | 第39-40页 |
| 4.3.4 输出规则 | 第40-41页 |
| 4.4 决策树挖掘在决策分析模块中的应用 | 第41-50页 |
| 4.4.1 训练集和测试集 | 第41页 |
| 4.4.2 利用C4.5 算法建立决策树步骤 | 第41-42页 |
| 4.4.3 训练集决策树模型的建立 | 第42-49页 |
| 4.4.4 测试集决策树模型的建立 | 第49页 |
| 4.4.5 结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统的实现 | 第51-61页 |
| 5.1 系统登录 | 第51页 |
| 5.2 信息模块 | 第51-54页 |
| 5.2.1 公告信息模块 | 第51-52页 |
| 5.2.2 新生信息模块 | 第52-54页 |
| 5.3 通知书打印 | 第54-55页 |
| 5.4 新生报到 | 第55-58页 |
| 5.4.1 报到注册模块 | 第55页 |
| 5.4.2 新生缴费模块 | 第55-56页 |
| 5.4.3 宿舍管理模块 | 第56-58页 |
| 5.5 决策分析模块 | 第58页 |
| 5.6 系统维护模块 | 第58-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |