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数据挖掘在教学质量评价中的应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·研究背景及意义第7-8页
   ·国内外研究的现状第8-9页
   ·论文研究的主要内容第9-10页
   ·论文的结构安排第10-12页
第二章 数据挖掘的的相关理论第12-21页
   ·数据挖掘概述第12-13页
     ·数据挖掘的定义第12-13页
     ·两种不同数据分析方法的区别第13页
   ·数据挖掘的对象第13-14页
   ·数据挖掘的分类第14-15页
   ·数据挖掘的方法第15-17页
   ·数据挖掘的应用领域第17-18页
   ·关联规则挖掘第18-20页
     ·关联规则的基本概念第18-20页
     ·关联规则的两个重要定理第20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 关联规则Apriori算法及改进算法第21-32页
   ·Apriori算法第21-25页
     ·关联规则的Apriori算法第21页
     ·实例分析第21-24页
     ·Apriori算法描述第24-25页
   ·Apriori算法分析第25-26页
     ·Apriori算法性能的瓶颈问题第25页
     ·关联规则挖掘算法的优化技术第25-26页
   ·Apriori算法的改进算法Apriori-P算法第26-31页
     ·算法描述第27-28页
     ·Apriori-P算法的示例说明第28-30页
     ·实验结果第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 教学质量评价系统分析与设计第32-43页
   ·系统分析第32页
   ·需求分析第32-34页
     ·评价需求分析第33页
     ·可行性分析第33-34页
   ·系统设计第34-38页
     ·系统功能设计第34页
     ·系统框架设计第34-35页
     ·系统模块设计第35-38页
   ·数据库设计第38-42页
     ·概念模型设计第38-39页
     ·逻辑模型设计第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 教学质量评价系统的实现与实验结果分析第43-56页
   ·系统实现第43-44页
     ·系统构建第43页
     ·系统运行环境与开发工具第43-44页
   ·系统子模块的实现第44-49页
     ·用户管理模块第44-45页
     ·数据管理模块第45页
     ·网上评价模块第45页
     ·数据挖掘模块第45-49页
   ·关联规则挖掘及结果分析第49-55页
     ·关联规则挖掘第49-54页
     ·挖掘结果及分析第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
   ·总结第56页
   ·展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
攻读学位期间主要的研究成果第63页

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