| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 数据仓库的研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术的研究现状 | 第8页 |
| 1.2.3 数据仓库与数据挖掘技术在教育方面的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第9-10页 |
| 第二章 数据仓库 | 第10-12页 |
| 2.1 数据仓库的定义 | 第10页 |
| 2.2 数据仓库的特点 | 第10页 |
| 2.3 数据仓库的体系结构 | 第10-11页 |
| 2.4 数据仓库的设计 | 第11-12页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第12-17页 |
| 3.1 数据挖掘的定义与研究内容 | 第12页 |
| 3.2 数据挖掘的特点 | 第12-13页 |
| 3.3 数据挖掘技术的分类 | 第13页 |
| 3.4 数据挖掘技术的发展 | 第13-14页 |
| 3.5 数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| 3.6 数据挖掘的算法 | 第15-17页 |
| 第四章 教务管理系统中教学质量评估体系的构建 | 第17-25页 |
| 4.1 教学质量评估体系 | 第17-20页 |
| 4.2 数据仓库的构建 | 第20-21页 |
| 4.2.1 教学质量评估体系数据仓库构建策略 | 第20页 |
| 4.2.2 技术环境的选择 | 第20页 |
| 4.2.3 数据准备 | 第20-21页 |
| 4.3 数据仓库设计实现 | 第21-25页 |
| 4.3.1 逻辑结构设计 | 第22-23页 |
| 4.3.2 物理结构设计 | 第23-25页 |
| 第五章 数据挖掘技术在高校教务管理系统中的研究 | 第25-45页 |
| 5.1 决策树挖掘算法在教学质量评估体系中的应用研究 | 第25-35页 |
| 5.1.1 决策树定义与表示 | 第25页 |
| 5.1.2 决策树分类算法 | 第25-26页 |
| 5.1.3 ID3 算法 | 第26-27页 |
| 5.1.4 ID3 算法在教学质量评估体系中的实际应用 | 第27-35页 |
| 5.2 关联规则挖掘算法在教学质量评估体系中的应用研究 | 第35-43页 |
| 5.2.1 关联规则概述 | 第35页 |
| 5.2.2 关联规则的研究现状 | 第35页 |
| 5.2.3 Apriori 算法介绍 | 第35-36页 |
| 5.2.4 Apriori 算法在教学质量评估体系中的实际应用 | 第36-43页 |
| 5.3 ID3 算法与 Apriori 算法的比较 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
