数据挖掘在高校第二课堂管理中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 数据挖掘和决策树算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据挖掘在教育系统中的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第16页 |
| 2.2 决策树算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 决策树的描述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 决策树的生成 | 第17-18页 |
| 2.2.3 决策树的评价 | 第18-19页 |
| 2.2.4 几种决策树分类算法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 ID3算法的的研究和改进 | 第22-34页 |
| 3.1 传统ID3算法 | 第22-27页 |
| 3.1.1 熵和平均互信息量 | 第22-23页 |
| 3.1.2 ID3算法的基本原理 | 第23页 |
| 3.1.3 ID3算法描述 | 第23-24页 |
| 3.1.4 ID3算法的应用实例 | 第24-26页 |
| 3.1.5 ID3算法的评价 | 第26-27页 |
| 3.2 基于粗糙集理论的ID3算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 粗糙集理论 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于粗糙集分类 | 第29页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3 基于粗糙集的ID3算法的改进 | 第30-31页 |
| 3.4 对比试验 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于改进的ID3算法分析第二课堂成绩 | 第34-42页 |
| 4.1 挖掘的对象和目标 | 第34页 |
| 4.2 数据的收集与预处理 | 第34-38页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第34-35页 |
| 4.2.2 数据集成 | 第35页 |
| 4.2.3 数据清理 | 第35-36页 |
| 4.2.4 数据转换 | 第36-38页 |
| 4.3 用ID3的改进算法构造决策树 | 第38-40页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 高校第二课堂精细化管理系统的构建与设计 | 第42-54页 |
| 5.1 系统设计 | 第42-47页 |
| 5.1.1 系统总架构 | 第42-43页 |
| 5.1.2 业务功能设计 | 第43-46页 |
| 5.1.3 数据库设计 | 第46-47页 |
| 5.2 系统实现 | 第47-53页 |
| 5.2.1 系统管理模块 | 第47-49页 |
| 5.2.2 个人中心模块 | 第49页 |
| 5.2.3 数据查询模块 | 第49-50页 |
| 5.2.4 数据录入模块 | 第50-51页 |
| 5.2.5 数据报表模块 | 第51-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
