| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·系统开发的背景和现状 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外高校考试评价系统研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内外数据挖掘技术发展现状 | 第10-12页 |
| ·系统开发的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·系统开发的目的 | 第13页 |
| ·系统开发的意义 | 第13页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第15-22页 |
| ·数据挖掘技术的相关概念 | 第15页 |
| ·数据挖掘研究内容和特点 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术的功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的过程和步骤 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 考试评价系统的设计与实现 | 第22-29页 |
| ·考试评价系统的特点 | 第22-23页 |
| ·系统适用范围及环境要求 | 第23页 |
| ·系统运行所需的软件环境 | 第23页 |
| ·系统运行所需的硬件配置 | 第23页 |
| ·考试评价系统的需求分析 | 第23-25页 |
| ·系统功能分析 | 第23-24页 |
| ·系统性能要求 | 第24页 |
| ·功能需求分析 | 第24-25页 |
| ·考试评价系统设计 | 第25-28页 |
| ·系统整体结构设计 | 第25-26页 |
| ·系统功能设计 | 第26页 |
| ·数据库表设计 | 第26-27页 |
| ·考试评价系统的实现 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 数据挖掘技术在高校考试评价系统中的应用研究 | 第29-49页 |
| ·决策树分类 | 第29-40页 |
| ·分类的概念及实施的流程 | 第29-30页 |
| ·确定研究对象及挖掘目标 | 第30-31页 |
| ·数据采集 | 第31页 |
| ·数据预处理 | 第31-32页 |
| ·数据分类模型 | 第32-34页 |
| ·C4.5 分枝准则 | 第34-36页 |
| ·依据C4.5 算法构造决策树 | 第36-40页 |
| ·关联规则挖掘技术的应用 | 第40-48页 |
| ·考试评价信息数据的挖掘分析 | 第41页 |
| ·数据准备 | 第41-44页 |
| ·关联规则挖掘模型设计 | 第44-47页 |
| ·考试数据关联规则挖掘结果分析 | 第47-48页 |
| ·由考试信息得到的教学质量影响因素分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 系统的实现与测试 | 第49-58页 |
| ·系统的操作过程 | 第49-54页 |
| ·应用实例 | 第54-56页 |
| ·数据挖掘功能的评价 | 第56-57页 |
| ·系统的分析评价 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 结论与应用展望 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·应用展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 摘要 | 第62-65页 |
| Abstract | 第65-67页 |