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基于数据挖掘的贫困生评价分析系统的研究及其应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 论文研究的背景和意义第10页
    1.2 国外研究现状第10-11页
    1.3 国内发展现状第11-12页
    1.4 论文研究内容和组织结构安排第12-14页
        1.4.1 研究内容第12页
        1.4.2 章节安排第12-14页
第二章 相关技术概述第14-23页
    2.1 数据挖掘技术第14-17页
        2.1.1 数据挖掘的分类第15-16页
        2.1.2 数据挖掘的功能第16-17页
    2.2 关联规则介绍第17-18页
        2.2.1 关联规则产生背景第17页
        2.2.2 关联规则的基本描述第17-18页
    2.3 Apriori算法第18-22页
        2.3.1 Apriori算法基本思想第18-19页
        2.3.2 Apriori算法的主要步骤第19页
        2.3.3 Apriori算法的举例第19-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 系统需求分析第23-29页
    3.1 系统的业务需求第23页
    3.2 系统功能需求分析第23-27页
        3.2.1 贫困生信息管理第23-24页
        3.2.2 贫困生等级评价第24-25页
        3.2.3 贫困生误判申诉第25页
        3.2.4 助学贷款申请第25-26页
        3.2.5 助学政策申请第26-27页
        3.2.6 系统管理第27页
    3.3 系统非功能需求第27-28页
        3.3.1 系统安全性需求第27页
        3.3.2 系统性能要求第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 系统设计与实现第29-49页
    4.1 系统设计第29-31页
        4.1.1 系统设计总目标第29页
        4.1.2 系统的体系结构第29-31页
        4.1.3 系统设计原则第31页
    4.2 实施平台及软硬件配置第31-32页
    4.3 系统数据库第32-36页
        4.3.1 数据库概念结构设计第32-33页
        4.3.2 数据库逻辑结果设计第33-36页
    4.4 系统实现第36-48页
        4.4.1 系统管理功能模块第36-37页
        4.4.2 贫困生信息管理功能模块第37-41页
        4.4.3 贫困生等级评价功能模块第41-44页
        4.4.4 贫困生申诉功能模块第44-46页
        4.4.5 助学贷款申请功能模块第46-47页
        4.4.6 助学政策申请功能模块第47-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第五章 Apriori算法的应用第49-59页
    5.1 数据准备第49-53页
    5.2 数据预处理第53-54页
    5.3 Apriori算法的应用第54-55页
    5.4 数据挖掘的结果第55-57页
    5.5 挖掘结果的验证第57-58页
    5.6 本章小结第58-59页
第六章 系统的测试第59-63页
    6.1 系统主要功能模块测试第59-61页
    6.2 系统负载测试第61-62页
    6.3 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
    论文总结第63-64页
    研究展望第64-65页
参考文献第65-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页
附件第69页

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