数据挖掘技术在高校学生行为分析中的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第13-20页 |
| 2.1 高校学生行为分析 | 第13-14页 |
| 2.2 聚类分析 | 第14-16页 |
| 2.2.1 聚类算法介绍 | 第14-16页 |
| 2.3 关联规则挖掘 | 第16-18页 |
| 2.3.1 关联规则挖掘算法介绍 | 第17-18页 |
| 2.4 相关开发技术 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 学生行为分析系统的设计 | 第20-35页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第20-21页 |
| 3.1.1 系统设计目标 | 第20页 |
| 3.1.2 系统功能需求 | 第20-21页 |
| 3.2 系统设计 | 第21-28页 |
| 3.2.1 系统总体框架 | 第21-22页 |
| 3.2.2 系统功能模块设计 | 第22-24页 |
| 3.2.3 数据库的设计 | 第24-28页 |
| 3.3 K-means算法改进 | 第28-34页 |
| 3.3.1 离群点的判断 | 第28-31页 |
| 3.3.2 初始聚类中心的选择 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 学生行为分析系统的实现 | 第35-49页 |
| 4.1 B/S架构实现 | 第35-36页 |
| 4.2 用户管理模块实现 | 第36-39页 |
| 4.2.1 用户注册模块 | 第36-37页 |
| 4.2.2 用户登录模块 | 第37-39页 |
| 4.3 学生数据分析模块实现 | 第39-44页 |
| 4.3.1 学生划分模块 | 第39-42页 |
| 4.3.2 行为关联分析模块 | 第42-44页 |
| 4.4 可视化展现 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 学生行为分析系统测试 | 第49-61页 |
| 5.1 测试环境介绍 | 第49-50页 |
| 5.2 学生行为分析系统功能测试 | 第50-58页 |
| 5.2.1 用户管理模块功能测试 | 第50-53页 |
| 5.2.2 行为分析模块功能测试 | 第53-58页 |
| 5.3 学生行为分析系统性能测试 | 第58-60页 |
| 5.3.1 学生聚类划分性能测试 | 第58-59页 |
| 5.3.2 行为关联分析性能测试 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 存在问题与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
