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教学网站中数据挖掘技术的研究与应用

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
绪论第7-11页
 1.问题的提出第7页
 2.课题研究的背景及意义第7-8页
 3.课题研究的现状第8-9页
 4.课题研究的主要思路第9页
 5.课题的主要工作第9-10页
 6.小结第10-11页
第一章 核心理论与技术第11-29页
   ·教学网站综述第11-12页
     ·教学网站分类第11页
     ·教学网站的功能分析第11-12页
     ·教学网站在实践中所起到的作用第12页
     ·教学网站目前的实现技术第12页
   ·struts结合ibatis第12-19页
     ·struts框架第12-17页
     ·ibatis技术原理第17-19页
   ·数据挖掘第19-25页
     ·数据挖掘简介第19-22页
     ·Web数据挖掘第22-24页
     ·聚类规则第24-25页
   ·k-平均和DIANA算法第25-28页
     ·k-平均算法第25-27页
     ·DIANA算法第27-28页
 本章小结第28-29页
第二章 改进的聚类算法—KDM算法第29-38页
   ·改进前的准备第29-31页
     ·最大最小距离(MM)法第29-30页
     ·数据预处理第30-31页
   ·KDM算法第31-32页
     ·算法基本思想第31页
     ·算法的描述第31页
     ·算法流程图第31-32页
   ·算法性能比较第32-36页
     ·性能比较中用到的算法(Modified K-means)第32-33页
     ·纯度比较第33-34页
     ·紧密度和分离度评价第34-36页
 本章小结第36-38页
第三章 应用实例—教学网站题库设计第38-46页
   ·数据挖掘过程模型的建立第38-40页
     ·定义问题第39页
     ·数据处理第39-40页
   ·实现的思想第40-41页
   ·网站上实现的流程图第41-42页
   ·结果分析和评价第42-45页
 本章小结第45-46页
第四章 教学网站系统的实现第46-55页
   ·系统分析第46-47页
   ·系统功能简介第47-48页
   ·系统架构设计第48-51页
     ·struts结合ibatis第48-49页
     ·架构图第49-51页
   ·系统的多层体系结构第51-54页
     ·表现层的实现第51-52页
     ·业务逻辑层的实现第52页
     ·数据持久层的实现第52-54页
 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-58页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第58-59页
致谢第59页

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