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数据挖掘技术在高职院校教学评价系统中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 本课题的研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 数据挖掘的发展及研究现状第10-11页
        1.2.2 教学评价研究的现状第11-12页
        1.2.3 教学评价系统研究现状第12-14页
    1.3 课题的主要研究内容第14页
    1.4 课题的意义第14-16页
        1.4.1 教学评价的作用第14-15页
        1.4.2 问题研究的意义第15-16页
    1.5 论文的结构第16-17页
第二章 数据挖掘的基本理论第17-28页
    2.1 数据挖掘概述第17-22页
        2.1.1 数据挖掘的概念第17页
        2.1.2 数据挖掘的步骤与对象第17-19页
        2.1.3 数据挖掘的功能、分类与兴趣度度量第19-22页
    2.2 聚类分析及常用方法第22-26页
        2.2.1 聚类分析的含义第22页
        2.2.2 聚类分析中的数据类型第22-23页
        2.2.3 主要聚类方法的分类第23-24页
        2.2.4 最常用的聚类方法--k均值算法第24-26页
    2.3 本章小结第26-28页
第三章 教学评价系统的设计与开发第28-57页
    3.1 系统需求分析第28-29页
    3.2 评价系统功能模型分析第29-33页
        3.2.1 评价系统用例分析第29-30页
        3.2.2 系统活动流程分析第30-31页
        3.2.3 评价系统时序图第31-33页
    3.3 数据库设计第33-34页
        3.3.1 数据库需求分析第33页
        3.3.2 数据库概要设计第33-34页
    3.4 系统的实现第34-56页
        3.4.1 基于Flex与J2EE框架的系统集成第34-37页
        3.4.2 基于Flex+Spring+Hibernate框架的系统开发第37-52页
        3.4.3 系统界面展示第52-56页
    3.5 本章小结第56-57页
第四章 数据挖掘技术在教学评价系统中的应用第57-68页
    4.1 数据预处理第57-62页
        4.1.1 数据收集第57-58页
        4.1.2 数据集成第58-60页
        4.1.3 维度归约第60-62页
    4.2 数据挖掘第62-66页
        4.2.1 使用JAVA语言调用聚类算法第62-64页
        4.2.2 聚类结果处理第64-66页
    4.3 数据挖掘界面展示第66-67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

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