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数据挖掘技术在大学生心理问题分析中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 序言第11-15页
    1.1 国内外的研究现状第11-13页
        1.1.1 数据挖掘的研究现状第11-12页
        1.1.2 大学生心理问题的现状第12-13页
    1.2 本研究的提出和意义第13页
    1.3 本文的研究重点和主要内容第13-15页
第2章 数据挖掘技术第15-22页
    2.1 数据挖掘的概念第15页
    2.2 数据挖掘的主要功能第15-16页
        2.2.1 概念描述第15页
        2.2.2 关联规则分析第15页
        2.2.3 分类和数值预测第15-16页
        2.2.4 聚类分析第16页
        2.2.5 离群点分析第16页
        2.2.6 演变分析第16页
    2.3 数据挖掘系统的分类第16-17页
    2.4 数据挖掘的主要方法第17-19页
        2.4.1 决策树第17页
        2.4.2 遗传算法第17-18页
        2.4.3 神经网络第18页
        2.4.4 统计分析第18-19页
        2.4.5 粗糙集第19页
        2.4.6 模糊集第19页
    2.5 数据挖掘的主要过程第19-21页
        2.5.1 确定业务对象第20页
        2.5.2 数据预处理第20页
        2.5.3 数据挖掘第20-21页
        2.5.4 结果分析第21页
        2.5.5 知识同化第21页
    2.6 本章小结第21-22页
第3章 数据挖掘中的分类第22-30页
    3.1 分类概述第22-24页
        3.1.1 分类的目的第22页
        3.1.2 分类的步骤第22-23页
        3.1.3 分类方法的评估标准第23-24页
    3.2 几种主要分类算法第24-28页
        3.2.1 基于决策树的分类算法第24-26页
        3.2.2 基于贝叶斯的分类算法第26-27页
        3.2.3 神经网络分类算法第27-28页
    3.3 几种分类算法的比较第28页
    3.4 数据挖掘算法的确定第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第4章 数据挖掘在大学生心理问题分析中的应用第30-51页
    4.1 确定研究对象及挖掘目标第30-31页
    4.2 数据采集第31-32页
    4.3 数据预处理第32-35页
        4.3.1 数据清理第32页
        4.3.2 数据集成第32-33页
        4.3.3 数据选择第33页
        4.3.4 数据转换第33-35页
    4.4 构造决策树第35-40页
        4.4.1 决策树归纳的基本策略第35-36页
        4.4.2 属性选择度量第36-38页
        4.4.3 构造大学生心理问题决策树第38-40页
    4.5 树剪枝第40-47页
        4.5.1 先剪枝第40-41页
        4.5.2 后剪枝第41-47页
    4.6 产生分类规则第47-49页
    4.7 结果分析第49页
    4.8 模型准确性评估第49-50页
    4.9 本章小结第50-51页
第5章 大学生心理数据管理系统的设计与实现第51-61页
    5.1 需求分析第51-52页
        5.1.1 数据挖掘业务流程第51-52页
        5.1.2 系统体系结构第52页
    5.2 系统功能设计第52-53页
    5.3 实现方法第53-54页
    5.4 主要功能实现第54-59页
        5.4.1 学生功能模块第54-56页
        5.4.2 管理员功能模块第56-59页
    5.5 系统测试第59页
    5.6 本章小结第59-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 本文总结第61页
    6.2 工作展望第61-63页
参考文献第63-66页
附录Ⅰ 症状自评量表 SCL-90第66-69页
附录Ⅱ 症状自评量表 SCL-90 使用说明第69-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间取得的科研成果第73页

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