数据挖掘技术在中职教师评价系统中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 国内外教师评价研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 数据挖掘技术在教育领域的应用现状 | 第15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-17页 |
| 2 相关技术理论 | 第17-25页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第17-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘定义 | 第17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的对象及过程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据挖掘的功能 | 第18-19页 |
| 2.1.4 决策树 | 第19-20页 |
| 2.2 文本情感分析技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 文本情感分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 文本预处理 | 第21页 |
| 2.2.3 中文分词 | 第21-22页 |
| 2.2.4 文本表示方法 | 第22-23页 |
| 2.2.5 文本分类评估指标 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于决策树的教师教学质量评测 | 第25-33页 |
| 3.1 C4.5算法简介 | 第25-27页 |
| 3.1.1 信息熵与信息增益率 | 第25-26页 |
| 3.1.2 C4.5算法的工作原理 | 第26-27页 |
| 3.2 教师教学质量评测的决策树构建 | 第27-29页 |
| 3.2.1 评价数据的抽取 | 第27页 |
| 3.2.2 评价数据的离散化 | 第27-28页 |
| 3.2.3 评测决策树的构建 | 第28-29页 |
| 3.3 案例分析 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 评语文本的褒贬倾向性分析 | 第33-46页 |
| 4.1 中职学生评语文本特点分析 | 第33-34页 |
| 4.2 评语文本预处理 | 第34-35页 |
| 4.3 评语专用情感词典建立 | 第35-40页 |
| 4.3.1 基础词典简介 | 第35-36页 |
| 4.3.2 评语专用情感词典构建 | 第36-38页 |
| 4.3.3 影响情感倾向性的其他因素 | 第38-40页 |
| 4.4 评语情感褒贬倾向分析 | 第40-45页 |
| 4.4.1 评语褒贬倾向分类加权算法 | 第40-43页 |
| 4.4.2 评语褒贬倾向等级划分 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 评语文本的细粒度情感分析 | 第46-55页 |
| 5.1 细粒度分析 | 第46-48页 |
| 5.2 评语预处理及分割 | 第48页 |
| 5.3 评语细粒度属性表的构建 | 第48-53页 |
| 5.3.1 细粒度属性初表建立 | 第48页 |
| 5.3.2 细粒度属性的类别划分 | 第48-49页 |
| 5.3.3 评语特征属性终表调整 | 第49-53页 |
| 5.4 评语细粒度分类及情感倾向分类 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 基于数据挖掘的教师评价系统设计与实现 | 第55-69页 |
| 6.1 设计背景及目的 | 第55页 |
| 6.2 教师评价系统的设计 | 第55-60页 |
| 6.2.1 系统结构 | 第55-56页 |
| 6.2.2 系统模块功能 | 第56页 |
| 6.2.3 系统数据库设计 | 第56-60页 |
| 6.3 教师评价系统的实现及结果展示 | 第60-68页 |
| 6.3.1 系统开发实现环境 | 第60页 |
| 6.3.2 系统前期评价数据生成页面展示 | 第60-63页 |
| 6.3.3 基于决策树的评测结果展示 | 第63-64页 |
| 6.3.4 评语褒贬分析结果展示 | 第64-65页 |
| 6.3.5 评语细粒度情感分析结果展示 | 第65-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
