| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要工作与组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 数据挖掘基础及应用 | 第18-30页 |
| 2.1 数据挖掘基础 | 第18-23页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第18-20页 |
| 2.1.2 数据挖掘的特点 | 第20页 |
| 2.1.3 数据挖掘的过程 | 第20-22页 |
| 2.1.4 数据挖掘的任务 | 第22页 |
| 2.1.5 数据挖掘的模式 | 第22页 |
| 2.1.6 数据挖掘的分类 | 第22-23页 |
| 2.2 关联规则相关理论 | 第23-28页 |
| 2.2.1 关联规则的概念 | 第24-25页 |
| 2.2.2 关联规则的分类 | 第25-26页 |
| 2.2.3 挖掘关联规则的基本步骤 | 第26-27页 |
| 2.2.4 Apriori 算法 | 第27-28页 |
| 2.3 数据挖掘在高校教学管理系统中的应用 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 Apriori 算法在教学管理中的设计 | 第30-44页 |
| 3.1 Apriori 算法的实现 | 第30-36页 |
| 3.1.1 Apriori 算法思想 | 第30-32页 |
| 3.1.2 Apriori 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.1.3 算法实现 | 第33-36页 |
| 3.2 Apriori 算法在教学管理中的应用 | 第36-38页 |
| 3.3 Apriori 算法的优缺点分析及改进 | 第38-43页 |
| 3.3.1 Apriori 算法的优点及缺陷 | 第38-39页 |
| 3.3.2 Apriori 算法的改进技术 | 第39-40页 |
| 3.3.3 改进的 Apriori 算法 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 Apriori 算法在教学管理中的实现 | 第44-57页 |
| 4.1 总体结构设计 | 第44-46页 |
| 4.2 功能模块设计 | 第46-47页 |
| 4.3 数据分析模块的实现 | 第47-56页 |
| 4.3.1 实现流程 | 第48-49页 |
| 4.3.2 建模过程 | 第49-52页 |
| 4.3.3 实现的 matlab 代码 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 Apriori 算法在教学管理中的应用测试 | 第57-67页 |
| 5.1 测试环境 | 第57页 |
| 5.2 测试步骤 | 第57-61页 |
| 5.2.1 数据集的准备 | 第57-60页 |
| 5.2.2 测试方法 | 第60-61页 |
| 5.3 测试结果 | 第61-63页 |
| 5.3.1 学生成绩的关联规则 | 第61-62页 |
| 5.3.2 算法测试说明 | 第62页 |
| 5.3.3 测试结果 | 第62-63页 |
| 5.4 测试结果分析 | 第63-65页 |
| 5.4.1 数据过滤 | 第63页 |
| 5.4.2 关联规则处理 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录：攻读硕士学位期间参加的项目及发表的论文 | 第73-74页 |