数据挖掘在学分制成绩管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文的安排 | 第12-13页 |
| 第二章 决策树和关联规则技术研究 | 第13-33页 |
| ·决策树 | 第13-21页 |
| ·决策树定义 | 第13-14页 |
| ·决策树的建立 | 第14-16页 |
| ·属性选择度量 | 第16页 |
| ·树剪枝 | 第16-17页 |
| ·生成分类规则 | 第17页 |
| ·决策树相关算法 | 第17-19页 |
| ·决策树构建算法性能的主要因素 | 第19-20页 |
| ·决策树的优缺点 | 第20-21页 |
| ·关联规则技术 | 第21-28页 |
| ·关联规则相关概念 | 第21-22页 |
| ·兴趣度 | 第22-24页 |
| ·关联规则的分类 | 第24页 |
| ·挖掘关联规则的基本步骤 | 第24-25页 |
| ·关联规则相关算法研究 | 第25-28页 |
| ·关联规则的优缺点 | 第28页 |
| ·SQL SERVER 2005的DMX语言 | 第28-31页 |
| ·DMX语法元素介绍 | 第28-29页 |
| ·DMX语句介绍 | 第29-30页 |
| ·DMX函数介绍 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 关联规则在学生成绩管理中的应用 | 第33-49页 |
| ·基于课程分析的成绩预警模型 | 第33-37页 |
| ·问题的提出 | 第33页 |
| ·成绩预警模型的描述 | 第33-34页 |
| ·成绩预警模型的求解 | 第34-37页 |
| ·基于DMX的课程相关性研究 | 第37-45页 |
| ·学生培养模型 | 第45-48页 |
| ·问题的提出 | 第45页 |
| ·学生培养模型及求解 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 决策树技术在学生成绩管理中的应用 | 第49-65页 |
| ·问题的提出 | 第49-50页 |
| ·解决问题的方法 | 第50-51页 |
| ·建立数据源 | 第51-64页 |
| ·确定对象及目标 | 第51页 |
| ·数据的收集 | 第51-55页 |
| ·数据分类挖掘 | 第55-62页 |
| ·生成分类规则 | 第62-64页 |
| ·解释与评价 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结论 | 第65-67页 |
| ·全文工作总结 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第72页 |
