| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·核心技术在国内外的研究现状和趋势 | 第10-12页 |
| ·数据仓库技术在国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术的应用及国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 核心技术概述 | 第14-28页 |
| ·数据仓库技术 | 第14-17页 |
| ·数据仓库的系统结构 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的开发步骤 | 第15-16页 |
| ·两种创建数据仓库的模式 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的过程模型 | 第18页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的功能描述和分类 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第20-22页 |
| ·几种主要的数据挖掘算法 | 第22-24页 |
| ·OLAP技术 | 第24-26页 |
| ·OLAP的定义及特征 | 第24-25页 |
| ·OLAP的相关概念 | 第25页 |
| ·OLAP的基本操作 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘(DM)、数据仓库与OLAP三者之间的关系 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 高校统考课程成绩数据仓库的建立 | 第28-39页 |
| ·高校统考课程成绩数据仓库建立的可行性分析 | 第29-30页 |
| ·试题资源需要管理和维护 | 第29页 |
| ·反馈信息的重要价值性 | 第29-30页 |
| ·支持教学决策信息缺乏 | 第30页 |
| ·高校统考课程成绩数据仓库的体系结构 | 第30-31页 |
| ·高校统考课程成绩数据仓库应用模型的建立过程 | 第31-36页 |
| ·概念模型的建立 | 第31-32页 |
| ·逻辑模型的设计 | 第32-33页 |
| ·物理模型的建立 | 第33-36页 |
| ·数据的抽取、转换、装载和刷新 | 第36页 |
| ·OLAP技术的应用 | 第36-38页 |
| ·结果分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于加权关联规则的高校统考课程成绩的数据挖掘 | 第39-47页 |
| ·关联规则的基本概念及相关算法介绍 | 第39-40页 |
| ·加权关联规则算法及其模型的建立 | 第40-43页 |
| ·垂直加权关联规则 | 第40-41页 |
| ·水平加权关联规则 | 第41页 |
| ·混合加权关联规则 | 第41-42页 |
| ·混合加权后项目集的相关性质讨论 | 第42页 |
| ·混合加权关联规则算法的描述 | 第42-43页 |
| ·混合加权关联规则模型的应用和挖掘结果分析 | 第43-46页 |
| ·加权关联规则模型的应用 | 第43-44页 |
| ·混合加权关联规则算法应用结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 分类技术在高校统考课程成绩中的应用 | 第47-63页 |
| ·分类方法概述 | 第47-49页 |
| ·分类方法的定义 | 第47页 |
| ·分类方法的过程 | 第47-48页 |
| ·分类方法的评估标准 | 第48-49页 |
| ·决策树技术 | 第49-51页 |
| ·决策树概念 | 第49页 |
| ·C4.5算法 | 第49-50页 |
| ·十则交叉验证 | 第50-51页 |
| ·C4.5算法在计算机基础统考课程成绩中的应用 | 第51-62页 |
| ·建立分类模型 | 第51-61页 |
| ·分类模型的应用 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·进一步的工作和展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |