| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·高校人事管理系统现状 | 第7-8页 |
| ·本文的研究工作及组织 | 第8-10页 |
| ·本文的研究问题 | 第9-10页 |
| 第二章 数据挖掘理论 | 第10-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的定义及国内外研究概况 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘与数据仓库的区别 | 第12页 |
| ·数据挖掘研究内容和本质 | 第12-15页 |
| ·广义知识(Generalization) | 第13页 |
| ·关联知识(Association) | 第13页 |
| ·分类知识(Classification&Clustering) | 第13-14页 |
| ·预测型知识(Prediction) | 第14页 |
| ·偏差型知识(Deviation) | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15-16页 |
| ·自动预测趋势和行为 | 第15页 |
| ·关联分析 | 第15页 |
| ·聚类 | 第15页 |
| ·概念描述 | 第15-16页 |
| ·偏差检测 | 第16页 |
| ·数据挖掘技术的主要方法 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘环境 | 第18页 |
| ·数据挖掘过程图 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘过程工作量 | 第19页 |
| ·数据挖掘过程简介 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘需要的人员 | 第20页 |
| ·数据挖掘面临的主要问题 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘技术在高校人事管理系统中的应用 | 第22-23页 |
| 第三章 高校人事管理系统的设计和实现 | 第23-39页 |
| ·开发高校人事管理系统的目的 | 第23-25页 |
| ·高校人事管理系统的总体设计 | 第25-27页 |
| ·系统功能 | 第25页 |
| ·开发模式的选择 | 第25-27页 |
| ·高校人事信息管理系统的功能实现 | 第27-39页 |
| ·功能模块示意图 | 第27-28页 |
| ·高校人事管理系统数据表结构设计 | 第28-31页 |
| ·高校人事管理系统已实现的功能 | 第31-39页 |
| 第四章 关联规则挖掘及其在人事信息系统中的应用 | 第39-54页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第39-44页 |
| ·多层关联规则 | 第44页 |
| ·多维关联规则 | 第44-45页 |
| ·关联规则在高校人事信息系统中的应用 | 第45-54页 |
| ·关联规则在高校人事信息库中应用的必要性 | 第45-46页 |
| ·数据离散化 | 第46-48页 |
| ·找频繁项集算法 | 第48-49页 |
| ·找频繁项集程序 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第五章 小结与展望 | 第54-56页 |
| ·我们的工作 | 第54页 |
| ·对未来的展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |