数据挖掘技术在教学评教中的应用与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·论文研究的背景与意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·教学评教的研究现状 | 第7-9页 |
| ·相关理论的研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11页 |
| ·小结 | 第11-12页 |
| 第二章 论文相关理论知识概述 | 第12-20页 |
| ·层次分析法 | 第12-15页 |
| ·层次分析法基本原理 | 第12页 |
| ·层次分析法主要步骤 | 第12-15页 |
| ·粗糙集 | 第15-16页 |
| ·聚类分析 | 第16-19页 |
| ·聚类分析概述 | 第17页 |
| ·聚类算法分类 | 第17-18页 |
| ·K-means算法 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 教学评教指标体系的构建 | 第20-33页 |
| ·评教指标体系的构建原则 | 第20页 |
| ·评教指标体系的初始设置 | 第20-23页 |
| ·评教指标体系的构建方法 | 第23-25页 |
| ·客观构建方法—粗糙集 | 第23-24页 |
| ·主观构建方法—AHP | 第24页 |
| ·本文评教指标体系的构建方法 | 第24-25页 |
| ·教学评教模型求解 | 第25-32页 |
| ·构造对比矩阵 | 第25-26页 |
| ·一致性检验 | 第26-27页 |
| ·搜集评教数据,并进行数据的离散化 | 第27-28页 |
| ·利用粗糙集理论求取客观权重 | 第28-29页 |
| ·计算评教指标权重 | 第29页 |
| ·结果检验 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于数据挖掘技术的教学评教数据分析 | 第33-50页 |
| ·数据结构分析 | 第33-38页 |
| ·评教数据结构 | 第33-37页 |
| ·数据预处理概述 | 第37-38页 |
| ·基于决策树的评教数据分析 | 第38-45页 |
| ·决策树算法概述 | 第38-39页 |
| ·英语相关成绩数据的预处理 | 第39-42页 |
| ·构造决策树 | 第42-44页 |
| ·结果检验 | 第44-45页 |
| ·基于权重的近邻K-MEDOIDS聚类算法 | 第45-49页 |
| ·邻域的K-medoids聚类算法概述 | 第45-46页 |
| ·改进的K-medoids聚类算法 | 第46-47页 |
| ·算法分析 | 第47-48页 |
| ·数据的聚类分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结及展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
