决策树和关联规则在教学评价系统中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文的研究背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的发展历史及国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·自动预测趋势和行为 | 第17页 |
| ·关联分析 | 第17-18页 |
| ·聚类 | 第18页 |
| ·概念描述 | 第18页 |
| ·偏差检测 | 第18页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 决策树算法概述 | 第21-31页 |
| ·决策树算法概述 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘中的分类 | 第21-22页 |
| ·决策树分类技术 | 第22页 |
| ·决策树概述 | 第22-23页 |
| ·决策树典型算法介绍 | 第23-29页 |
| ·ID3 算法 | 第23-25页 |
| ·C4.5 算法 | 第25-27页 |
| ·CART 算法 | 第27页 |
| ·SLIQ 算法 | 第27-28页 |
| ·SPRINT 算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 关联规则 | 第31-35页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第31-32页 |
| ·关联规则的分类 | 第32-33页 |
| ·APRIORI 算法描述 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 基于决策树的教学评价系统的分析与设计 | 第35-47页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·教学评价系统需求分析 | 第36-37页 |
| ·教学评价系统流程图 | 第37页 |
| ·教学评价系统功能分析 | 第37-38页 |
| ·教学评价系统设计 | 第38-45页 |
| ·确定数据挖掘对象和目标 | 第39页 |
| ·数据采集 | 第39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·数据集成 | 第40页 |
| ·数据清理 | 第40-41页 |
| ·数据转换 | 第41页 |
| ·数据分类挖掘 | 第41-44页 |
| ·分类规则生成 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 教学评价系统的实现 | 第47-59页 |
| ·系统设计的目标 | 第47页 |
| ·系统主要功能模块 | 第47-48页 |
| ·系统主要操作界面 | 第48-49页 |
| ·系统的实现 | 第49-53页 |
| ·系统实现的工具和开发环境 | 第49页 |
| ·系统技术的实现 | 第49-53页 |
| ·数据文件的显示 | 第49-50页 |
| ·决策树的生成 | 第50页 |
| ·决策树的剪枝 | 第50-52页 |
| ·分类规则的产生 | 第52-53页 |
| ·保存 | 第53页 |
| ·教学评价系统中关联规则的应用 | 第53-56页 |
| ·数据预处理 | 第53-54页 |
| ·关联规则挖掘 | 第54-56页 |
| ·教学评价系统总结 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
