| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 学科评价体系的阐述 | 第12-14页 |
| ·学科评价的概念 | 第12-13页 |
| ·学科评价的主要分类 | 第13-14页 |
| 第3章 数据挖掘的相关概念 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘的几个概念 | 第14-16页 |
| ·知识发现（KDD）的基本概念 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘与 KDD 的关系 | 第16页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第17页 |
| ·数据挖掘中主要算法 | 第17-25页 |
| ·决策树归纳算法 | 第17-22页 |
| ·关联规则算法 | 第22-25页 |
| 第4章 基于数据挖掘的学科评价方法 | 第25-42页 |
| ·方案设计 | 第29-31页 |
| ·方案实施 | 第31-39页 |
| ·确定挖掘目标 | 第31页 |
| ·选择应用方案 | 第31页 |
| ·数据处理 | 第31-35页 |
| ·ID3 算法的应用 | 第35-37页 |
| ·关联规则的应用 | 第37-39页 |
| ·获得最终决策树 | 第39-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |