| 第一章 概述 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·教育信息库 | 第12-14页 |
| 第二章 基本概念 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘过程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第19页 |
| ·关联规则 | 第19-22页 |
| ·关联规则的定义 | 第19-20页 |
| ·关联规则的分类 | 第20-22页 |
| 第三章 关联规则的挖掘 | 第22-30页 |
| ·频繁项集 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第23-25页 |
| ·布尔关联规则挖掘 | 第25-27页 |
| ·计算频繁项集 | 第25-27页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第27页 |
| ·对算法的改进 | 第27-30页 |
| ·教育信息的特点 | 第27-28页 |
| ·先聚类后关联规则挖掘 | 第28-30页 |
| 第四章 教育信息挖掘模型(EIDM)的总体设计 | 第30-37页 |
| ·设计原则 | 第30-31页 |
| ·EIDM的系统结构 | 第31-37页 |
| ·数据采集 | 第31-33页 |
| ·数据预处理 | 第33页 |
| ·挖掘和模式评估 | 第33-35页 |
| ·用户接口 | 第35页 |
| ·数据库和开发语言 | 第35-37页 |
| 第五章 教育信息关联规则的挖掘 | 第37-51页 |
| ·数据挖掘的环境 | 第37-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-42页 |
| ·数据集成 | 第39-41页 |
| ·数据选择 | 第41-42页 |
| ·数据清理 | 第42页 |
| ·数据变换 | 第42-45页 |
| ·数据规范化 | 第42页 |
| ·变换成布尔量 | 第42-45页 |
| ·SQL SERVER 2000环境下的关联规则挖掘 | 第45-51页 |
| ·挖掘的过程 | 第45-46页 |
| ·计算候选频繁项集 | 第46-47页 |
| ·根据min_sup计算频繁项集 | 第47-48页 |
| ·根据min_conf计算规则 | 第48-51页 |
| 第六章 挖掘结果的比较与分析 | 第51-62页 |
| ·影响挖掘结果的因素 | 第51页 |
| ·不同的量化方法 | 第51-55页 |
| ·不同的MARK | 第55-56页 |
| ·不同的rain_sup和min_coaf | 第56-57页 |
| ·挖掘结果分析与研究 | 第57-62页 |
| ·实验结果分类 | 第57-58页 |
| ·验证了传统知识的规则 | 第58-59页 |
| ·发现了新规律的规则 | 第59页 |
| ·反映事实但尚未被认可的规则 | 第59页 |
| ·相关性研究对教育的指导意义 | 第59-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 附录1 QUANTITIVE3 | 第63-66页 |
| 附录2 COUN4 | 第66-68页 |
| 附录3 CALRULE6 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-75页 |