Apriori算法研究及在本科招生数据挖掘中应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第13-28页 |
| 2.1 数据挖掘技术的概念 | 第13-15页 |
| 2.2 数据挖掘技术的主要任务 | 第15-17页 |
| 2.3 数据挖掘技术的主要方法 | 第17-19页 |
| 2.4 关联规则数据挖掘算法 | 第19-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 Apriori算法研究与改进 | 第28-40页 |
| 3.1 已有Apriori改进算法的分析与研究 | 第28-30页 |
| 3.2 基于数据规模划分的Apriori改进算法 | 第30-34页 |
| 3.3 基于属性列的Apriori改进算法 | 第34-37页 |
| 3.4 算法性能评估 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 招生信息数据分析及清洗 | 第40-48页 |
| 4.1 业务背景 | 第40-41页 |
| 4.2 招生数据分析 | 第41-45页 |
| 4.3 系统功能需求分析 | 第45-46页 |
| 4.4 数据清洗 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 Apriori改进算法在招生信息中的应用 | 第48-56页 |
| 5.1 系统平台 | 第48页 |
| 5.2 招生信息数据挖掘系统模型 | 第48-49页 |
| 5.3 招生信息数据挖掘结果 | 第49-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
