面向高校招生的录取数据分析系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·数据挖掘在国内外研究发展 | 第10-12页 |
| ·国外研究发展 | 第10-11页 |
| ·国内研究发展 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-15页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·选题的依据 | 第12-13页 |
| ·课题的研究内容、目的及意义 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2. 数据挖掘技术的相关理论 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第18页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3. 关联规则算法 | 第21-34页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第21-24页 |
| ·关联规则的定义和分类 | 第21-23页 |
| ·关联规则的挖掘步骤和核心问题 | 第23-24页 |
| ·经典的关联规则挖掘算法—Apriori 算法 | 第24-28页 |
| ·Apriori 算法思想 | 第24-25页 |
| ·Apriori 算法示例 | 第25-28页 |
| ·Apriori 算法的优缺点 | 第28页 |
| ·基于矩阵的加权关联规则算法 | 第28-33页 |
| ·基于矩阵的加权关联规则定义 | 第29-30页 |
| ·算法的应用描述 | 第30-32页 |
| ·算法代码及说明 | 第32-33页 |
| ·算法分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4. 决策树算法 | 第34-48页 |
| ·决策树挖掘的基本概念 | 第34-37页 |
| ·决策树的定义和分类 | 第34-35页 |
| ·决策树的生成过程和重要因素 | 第35-36页 |
| ·决策树后的剪枝方法 | 第36-37页 |
| ·经典的决策树挖掘算法—ID3 算法 | 第37-44页 |
| ·ID3 算法的思想和定义 | 第37-40页 |
| ·ID3 算法描述 | 第40-44页 |
| ·ID3 算法的优缺点 | 第44页 |
| ·经典的决策树挖掘算法—C4.5 算法 | 第44-47页 |
| ·C4.5 算法的思想和定义 | 第44-46页 |
| ·C4.5 算法描述 | 第46页 |
| ·C4.5 算法的优缺点 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5. 高校录取数据分析系统的设计 | 第48-65页 |
| ·系统开发工具 | 第48页 |
| ·系统设计思想 | 第48-49页 |
| ·系统数据库设计 | 第49-51页 |
| ·系统主要模块设计与实现 | 第51-64页 |
| ·系统初使化模块 | 第52-53页 |
| ·数据库管理模块 | 第53-54页 |
| ·关联规则挖掘模块 | 第54-60页 |
| ·决策树挖掘模块 | 第60-63页 |
| ·关联规则和分类规则的区别分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6.总结与展望 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
