| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-10页 |
| ·研究背景和问题 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文的研究目标和工作内容 | 第8页 |
| ·论文的结构安排 | 第8-10页 |
| 第2章 数据挖掘与学习者特征模型相关介绍 | 第10-17页 |
| ·数据挖掘综述 | 第10-11页 |
| ·关联规则挖掘基础 | 第11-13页 |
| ·FP-Tree 算法 | 第13-14页 |
| ·学习者特征和学习策略分析 | 第14-17页 |
| 第3章 关联挖掘在学习者特征诊断中的应用和改进 | 第17-31页 |
| ·数据准备 | 第17-21页 |
| ·改进的FP-TREE 算法 | 第21-31页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| ·实验环境和实验数据 | 第31-32页 |
| ·原FP-Tree 算法的实验结果分析 | 第32页 |
| ·KEFP-GROWTH算法实验结果分析 | 第32-33页 |
| ·投影算法实验结果分析 | 第33-34页 |
| ·结合算法实验结果分析 | 第34-35页 |
| 第5章 总结与展望 | 第35-36页 |
| ·总结 | 第35页 |
| ·展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39页 |