北京市高中会考数据挖掘系统设计与实施
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘出现的背景 | 第10页 |
| ·目前研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究及应用现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究及应用现状 | 第11-12页 |
| ·课题来源与主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14页 |
| ·数据挖掘技术的起源 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘项目考虑的问题 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘过程 | 第17-19页 |
| ·确定挖掘目标 | 第17-18页 |
| ·数据准备 | 第18页 |
| ·挖掘操作 | 第18-19页 |
| ·结果表达和解释 | 第19页 |
| ·数据挖掘研究中存在的问题 | 第19-21页 |
| ·有效处理巨量和高维的数据 | 第19页 |
| ·数据噪声与缺值 | 第19-20页 |
| ·交互性用户界面 | 第20页 |
| ·应用系统的集成 | 第20页 |
| ·挖掘对象的多样化 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 关联规则数据挖掘算法研究 | 第22-31页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第22-23页 |
| ·关联规则的含义 | 第22-23页 |
| ·关联规则相关概念 | 第23页 |
| ·关联规则挖掘算法Apriori | 第23-26页 |
| ·经典决策树算法 | 第26-30页 |
| ·数据分类的任务描述 | 第26页 |
| ·如何生成决策树 | 第26-27页 |
| ·属性选择度量 | 第27-29页 |
| ·树的剪枝 | 第29页 |
| ·从决策树提取分类规则 | 第29-30页 |
| ·算法实现所需要的数据结构 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 会考数据挖掘系统设计方案 | 第31-48页 |
| ·系统实施背景介绍 | 第31页 |
| ·高中会考业务简介 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘目标 | 第32-37页 |
| ·数据挖掘过程 | 第37-38页 |
| ·数据预处理 | 第38-47页 |
| ·数据预处理 | 第38-42页 |
| ·相关数据分析 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 会考数据挖掘系统实现和应用 | 第48-60页 |
| ·Apriori关联算法的实现和应用 | 第48-52页 |
| ·核心源代码描述 | 第48-50页 |
| ·运行与结论 | 第50-52页 |
| ·C4.5决策树分类模型的实现和应用 | 第52-59页 |
| ·建立决策树 | 第52-53页 |
| ·核心数据结构 | 第53页 |
| ·决策树算法实现模块 | 第53-58页 |
| ·决策树运行与结论 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
