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Apriori算法及其在学生成绩分析中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 选题背景和研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 数据挖掘的研究现状第13-14页
        1.2.2 数据挖掘在教学方面的应用研究现状第14-15页
        1.2.3 有关学生成绩间的关联的研究现状第15-16页
    1.3 论文的研究内容第16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
第2章 数据挖掘技术第18-30页
    2.1 数据仓库的概述第18-23页
        2.1.1 数据仓库的概念第18-20页
        2.1.2 数据仓库的体系结构第20-21页
        2.1.3 数据仓库功能结构第21-22页
        2.1.4 OLAP技术第22-23页
    2.2 数据挖掘第23-29页
        2.2.1 数据挖掘的定义第23-24页
        2.2.2 数据挖掘过程第24-25页
        2.2.3 数据挖掘功能第25-26页
        2.2.4 数据挖掘的主要方法第26-28页
        2.2.5 DW、OLAP、DM之间的关系第28-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第3章 关联规则算法及其优化第30-54页
    3.1 关联规则的概述第30-33页
        3.1.1 关联规则的定义第30-31页
        3.1.2 关联规则的分类第31-32页
        3.1.3 几种关联规则算法的介绍与比较第32-33页
    3.2 关联规则挖掘的Apriori算法第33-38页
        3.2.1 使用候选项集找频繁项集第33-35页
        3.2.2 由频繁项集产生关联规则第35-36页
        3.2.3 Apriori算法举例第36-38页
    3.3 Apriori算法的性能分析第38-39页
        3.3.1 Apriori算法的缺陷第38-39页
        3.3.2 现有的几种改进Apriori算法第39页
    3.4 优化Apriori算法第39-51页
        3.4.1 一种Apriori算法的改进技术第39-43页
            3.4.1.1 改进Apriori算法的描述第40页
            3.4.1.2 Apriori_22算法的实现第40-42页
            3.4.1.3 Apriori_22算法的举例第42-43页
        3.4.2 Apriori算法的进一步改进新思路第43-51页
            3.4.2.1 事务数据库的存储优化第44-45页
            3.4.2.2 连接之前的相关优化第45-46页
            3.4.2.3 连接时的相关优化第46-47页
            3.4.2.4 Apriori_33算法的举例第47-49页
            3.4.2.5 Apriori_33算法的实现第49-51页
    3.5 算法性能分析第51-52页
    3.6 本章小结第52-54页
第4章 学生成绩数据挖掘的设计与实现第54-68页
    4.1 C++数据访问技术第54-55页
    4.2 目标分析第55页
    4.3 数据准备第55页
    4.4 据预处理第55-59页
    4.5 Apriori_33算法在学生成绩中的挖掘实现第59-64页
    4.6 挖掘结果及分析第64-67页
        4.6.1 与成绩相关关联规则的用途第64页
        4.6.2 挖掘实验结果第64-66页
        4.6.3 挖掘结果分析第66-67页
    4.7 本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-73页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第73-74页
致谢第74页

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