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基于约束条件下关联规则在学习指导体系中的应用与研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 序言第8-11页
   ·研究学习指导体系的背景及意义第8页
   ·国内外研究现状概述第8-9页
   ·本文所要解决的问题及内容安排第9-10页
   ·本文的现实意义第10-11页
第2章 数据挖掘基础第11-14页
   ·关联分析第11-13页
     ·Apriori 算法第12页
     ·基于划分的算法第12页
     ·FP-树频繁项目集算法第12-13页
   ·分类第13页
   ·聚类分析第13页
   ·预测第13-14页
第3章 关联规则在学习指导中的应用与研究第14-20页
   ·关联规则技术第14-15页
   ·传统关联规则技术在学习指导中的应用第15-16页
     ·数据预处理第15-16页
     ·数据挖掘关联算法的实现第16页
     ·传统关联规则技术在学习指导中的应用性能分析第16页
   ·相关度在学习指导中的应用第16-20页
     ·相关系数提出的背景第17页
     ·相关系数的定义第17-18页
     ·基于相关系数课程相关性挖掘步骤第18-19页
     ·基于相关系数挖掘方法在学习指导中的应用性能分析第19-20页
第4章 相关度在学习指导系统的应用与实现第20-34页
   ·系统分析第20-23页
     ·对象层第20-21页
     ·结构层第21页
     ·主题层第21-22页
     ·用例视图第22-23页
   ·系统设计第23-28页
     ·问题空间设计第23-25页
     ·数据库管理设计第25-27页
     ·任务管理设计第27-28页
     ·人机交互设计第28页
   ·系统实现第28-29页
     ·数据导入并预处理第28-29页
     ·程序设计第29页
   ·实验结果第29-34页
第5章 结束语第34-36页
   ·系统性能分析第34页
   ·系统局限性第34页
   ·结论及展望第34-36页
参考文献第36-39页
后记第39-40页
在学期间公开发表论文及著作情况第40页
在学期间从事项目研发情况第40页

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