| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·本文研究背景 | 第10页 |
| ·研究现状及意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘理论及技术概述 | 第13-25页 |
| ·数据仓库概述 | 第13-18页 |
| ·数据仓库简介 | 第13-15页 |
| ·数据仓库与数据库的关系 | 第15-16页 |
| ·数据仓库相关概念 | 第16页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第18-24页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的主要方法和技术 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘的体系构成 | 第23页 |
| ·数据挖掘的英语合发展趋势 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 关联规则算法与决策树算法及其在教学中的应用 | 第25-32页 |
| ·关联规则算法概述 | 第25-27页 |
| ·关联规则算法的提出 | 第25页 |
| ·关联规则挖掘的发展与现状 | 第25-26页 |
| ·关联规则的定义和性质 | 第26页 |
| ·关联规则的分类 | 第26-27页 |
| ·经典的关联规则算法Apriori算法简介 | 第27页 |
| ·决策树算法概述 | 第27-30页 |
| ·决策树的基本概念 | 第27-28页 |
| ·决策树基本算法概述 | 第28页 |
| ·决策树属性选择度量 | 第28页 |
| ·经典决策树算法简介 | 第28-29页 |
| ·决策树的剪枝方法 | 第29-30页 |
| ·决策树产生分类规则 | 第30页 |
| ·决策树结果评估 | 第30页 |
| ·关联规则算法与决策树算法在教学中的应用 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 教务管理系统及其数据仓库的设计 | 第32-40页 |
| ·教务管理系统概述 | 第32-33页 |
| ·教务管理系统软硬件平台介绍 | 第32-33页 |
| ·B/S与C/S结构 | 第33页 |
| ·教务管理系统设计 | 第33-37页 |
| ·教务管理系统设计的总体思想 | 第33-34页 |
| ·教务管理系统功能模块设计 | 第34-37页 |
| ·B/S与C/S结构的体系设计 | 第37页 |
| ·教务管理系统中的数据仓库设计 | 第37-39页 |
| ·教务数据仓库系统体系结构 | 第38页 |
| ·教务数据仓库的模型设计 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 数据挖掘技术在教务管理系统中的应用 | 第40-52页 |
| ·教务管理系统中的问题提出 | 第40页 |
| ·教务管理系统所需数据的准备 | 第40-41页 |
| ·教务管理系统中的数据挖掘模型构建过程 | 第41页 |
| ·教务管理系统中数据挖掘实现中的数据结构与相关说明 | 第41-42页 |
| ·关联规则挖掘中构造的数据结构 | 第41-42页 |
| ·决策树分类挖掘中构造的数据结构 | 第42页 |
| ·教务管理系统中关联规则的生成与输出 | 第42-43页 |
| ·教务管理系统中模型预测与评估 | 第43页 |
| ·教务管理系统中高校成绩的数据挖掘 | 第43-51页 |
| ·分类模型的建立 | 第43-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |