| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 教育数据挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 层次分析法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容与目标 | 第13-14页 |
| 1.5 论文框架 | 第14-16页 |
| 第二章 相关知识概述 | 第16-25页 |
| 2.1 教育数据挖掘概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 教育数据挖掘起源 | 第16页 |
| 2.1.2 教育数据挖掘的数据来源 | 第16-17页 |
| 2.1.3 教育数据挖掘的过程 | 第17-19页 |
| 2.2 BP神经网络概述 | 第19-20页 |
| 2.3 权值确定的相关研究方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 专家打分法 | 第20页 |
| 2.3.2 层次分析法 | 第20-23页 |
| 2.4 相关性计算 | 第23页 |
| 2.4.1 余弦相似性 | 第23页 |
| 2.4.2 皮尔森相关相似性 | 第23页 |
| 2.5 雷达图法概述 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 指标体系构建及数据预处理 | 第25-34页 |
| 3.1 构建原则 | 第25-26页 |
| 3.2 学生数据概述 | 第26页 |
| 3.3 数据结构分析 | 第26-27页 |
| 3.4 数据准备与选取 | 第27页 |
| 3.5 数据预处理 | 第27-33页 |
| 3.5.1 数据清洗 | 第28-29页 |
| 3.5.2 数据简约 | 第29页 |
| 3.5.3 数据集成 | 第29-30页 |
| 3.5.4 数据变换 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于利益相关者视角改进层次分析法 | 第34-39页 |
| 4.1 评价学生的重要性 | 第34页 |
| 4.2 高校学生评价不足之处 | 第34-35页 |
| 4.3 IAHP_SP方法的基本原理 | 第35页 |
| 4.4 基于IAHP_SP法的权值计算 | 第35-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于IAHP_SP方法的高校学生综合素质测评模型研究 | 第39-47页 |
| 5.1 基于IAHP_SP方法计算评价者权重 | 第39-40页 |
| 5.2 AHP法计算指标权重 | 第40-41页 |
| 5.3 学生综合素质得分计算 | 第41页 |
| 5.4 基于BP神经网络的高校学生综合素质测评模型验证 | 第41-44页 |
| 5.5 高校学生综合素质评价结果与分析 | 第44-45页 |
| 5.6 高校学生综合素质测评雷达图 | 第45-46页 |
| 5.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第54页 |