| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 招生数据挖掘需求分析 | 第17-22页 |
| 2.1 招生录取的过程 | 第17-18页 |
| 2.2 影响招生决策的因素 | 第18-19页 |
| 2.3 高校招生工作面临的挑战 | 第19-20页 |
| 2.4 招生决策中的关键问题 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 数据挖掘模型研究 | 第22-30页 |
| 3.1 数据挖掘产生的背景 | 第22页 |
| 3.2 数据挖掘的定义 | 第22页 |
| 3.3 数据挖掘的对象 | 第22-23页 |
| 3.4 数据挖掘的方法 | 第23-25页 |
| 3.5 数据挖掘的过程 | 第25-26页 |
| 3.6 数据挖掘的算法 | 第26-28页 |
| 3.7 常用数据挖掘工具 | 第28-29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 招生数据挖掘模型的准备 | 第30-45页 |
| 4.1 数据来源 | 第30-34页 |
| 4.2 数据预处理 | 第34-36页 |
| 4.3 考分的标准化 | 第36-40页 |
| 4.4 数据挖掘平台 | 第40-45页 |
| 第5章 招生数据挖掘系统模型设计 | 第45-69页 |
| 5.1 地域因素和专业报考趋势间关系的分析模型设计 | 第45-53页 |
| 5.1.1 聚类的定义 | 第45-46页 |
| 5.1.2 K-Means算法 | 第46-48页 |
| 5.1.3 聚类模型的分析结果 | 第48-53页 |
| 5.2 考生报考专业趋势的分析模型设计 | 第53-62页 |
| 5.2.1 分类的定义 | 第54页 |
| 5.2.2 C4.5 算法 | 第54-58页 |
| 5.2.3 分类模型的分析结果 | 第58-62页 |
| 5.3 模型的评价 | 第62-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |