基于数据挖掘的大学生综合素质评估系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·论文研究背景 | 第9页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·大学生综合评估现状 | 第10-12页 |
| ·我国大学生综合素质评价的现状 | 第10-12页 |
| ·国外相关研究 | 第12页 |
| ·综合评估概述 | 第12-14页 |
| ·综合评估的概念 | 第12-13页 |
| ·综合评估的过程 | 第13页 |
| ·综合评估的趋势 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容与主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 大学生综合素质评估体系的确立 | 第16-23页 |
| ·大学生综合素质评估指标体系的建立 | 第16-20页 |
| ·评估指标体系的设计原则 | 第16页 |
| ·综合评估指标的确立 | 第16-18页 |
| ·数据规范化处理 | 第18-20页 |
| ·构建大学生综合素质评估体系的原则 | 第20-21页 |
| ·大学生综合素质评估模型 | 第21-23页 |
| ·权重模型 | 第21-22页 |
| ·综合评估方法模型 | 第22-23页 |
| 第三章 权重及评估方法理论分析 | 第23-36页 |
| ·权重的方法 | 第23-29页 |
| ·主观法 | 第23-26页 |
| ·客观法 | 第26-29页 |
| ·综合评价方法 | 第29-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 现有多种综合评估方法的集成 | 第36-44页 |
| ·组合赋权法的应用 | 第36-39页 |
| ·基于熵值法的一种客观赋权方法 | 第36-39页 |
| ·组合赋权法 | 第39页 |
| ·改进的TOPSIS 方法及其应用 | 第39-41页 |
| ·等级相关系数法及其应用 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-44页 |
| 第五章 数据挖掘技术的引进 | 第44-57页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第44-47页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第44页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第44-46页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第46-47页 |
| ·算法的选择依据 | 第47-48页 |
| ·模糊聚类的优点 | 第47-48页 |
| ·关联规则的优点及依据 | 第48页 |
| ·模糊聚类算法分析 | 第48-49页 |
| ·改进的关联规则算法分析 | 第49-56页 |
| ·相关概念 | 第49-50页 |
| ·经典的Apriori 算法 | 第50-51页 |
| ·基于向量积的关联规则算法(以下称向量积法) | 第51-53页 |
| ·改进算法的伪代码如下 | 第53-55页 |
| ·向量积法的特点分析 | 第55页 |
| ·向量积法与Apriori 算法的性能比较 | 第55-56页 |
| ·向量积法与Apriori 算法的效果图显示 | 第56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 大学生综合素质评估系统的设计与实现 | 第57-73页 |
| ·设计思想 | 第57页 |
| ·系统设计方案 | 第57-58页 |
| ·C/S 模式下的结构框架图 | 第57-58页 |
| ·评估系统整体框架图 | 第58页 |
| ·系统的功能模块设计 | 第58-64页 |
| ·系统的数据库设计及功能实现 | 第64-72页 |
| ·系统的数据库设计 | 第64页 |
| ·系统的功能实现 | 第64-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-74页 |
| ·本文的主要成果和创新 | 第73页 |
| ·本文的展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 附录1 | 第76-77页 |
| 读硕期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
