数据挖掘在教务管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景 | 第8页 |
| ·论文研究的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容和工作成果 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的工作成果 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术综述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景 | 第12页 |
| ·数据挖掘技术 | 第12页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的目的 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第15-16页 |
| 第三章 聚类和关联规则技术的研究 | 第16-32页 |
| ·聚类分析技术 | 第16-26页 |
| ·聚类分析中采用的数据结构 | 第17-18页 |
| ·聚类分析主要针对的数据类型 | 第18-20页 |
| ·聚类方法及其相关算法 | 第20-24页 |
| ·聚类相关算法的性能总结与比较 | 第24-25页 |
| ·聚类技术在数据挖掘中的应用 | 第25-26页 |
| ·关联规则技术 | 第26-32页 |
| ·关联规则的相关概念 | 第26-27页 |
| ·关联规则相关参数的意义 | 第27-28页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第28-29页 |
| ·关联规则价值的度量 | 第29-30页 |
| ·关联规则的经典挖掘算法 | 第30-31页 |
| ·改进的APRIORI算法 | 第31-32页 |
| 第四章 聚类技术在高校教务管理中的应用 | 第32-50页 |
| ·教务管理中的教学质量评价体系 | 第32-37页 |
| ·教学质量评价体系模型构建的研究 | 第32-36页 |
| ·高等院校教学质量评价的现状 | 第36-37页 |
| ·基于教学质量评价模型的聚类分析 | 第37-43页 |
| ·实施方案 | 第37-39页 |
| ·算法的实现 | 第39-42页 |
| ·数据聚类结果 | 第42-43页 |
| ·教学评价模型的改进 | 第43-48页 |
| ·结果分析及知识应用 | 第48-50页 |
| 第五章 关联规则在高校教务管理中的应用 | 第50-60页 |
| ·教学质量评价模型内部的关联分析 | 第50-56页 |
| ·实施方案 | 第50-52页 |
| ·改进的APRIORI算法的实现 | 第52-53页 |
| ·教学评价模型内部指标与评价等级的关联分析 | 第53-56页 |
| ·挖掘结果的现实意义 | 第56页 |
| ·教学评价模型下评价等级与教师相关信息的关联分析 | 第56-60页 |
| ·实施方案 | 第56-57页 |
| ·评价等级与教师学历及科研能力的关联分析 | 第57-59页 |
| ·挖掘结果的现实意义 | 第59-60页 |
| 第六章 结束语 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·课题展望 | 第61页 |
| ·心得体会 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录A | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
