| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究的内容与目的 | 第10-12页 |
| 第2章 学生成绩分析中数据挖掘相关知识 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的发展动力 | 第12页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第13页 |
| ·典型的数据挖掘系统 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第15页 |
| ·模式的兴趣度 | 第15-16页 |
| ·学生成绩分析 | 第16-19页 |
| ·学生成绩理论分析 | 第16-17页 |
| ·学生成绩数据分析 | 第17-19页 |
| 第3章 数据挖掘的学生成绩处理 | 第19-29页 |
| ·学生成绩的数据预处理 | 第19-27页 |
| ·学生成绩数据预处理简介 | 第19-24页 |
| ·学生成绩的变换 | 第24-25页 |
| ·数据的选样 | 第25-27页 |
| ·数据离散化和概念分层 | 第27-29页 |
| ·数据的离散化 | 第27页 |
| ·数据的概念分层 | 第27页 |
| ·数据离散化和概念分层应用于学生成绩分析 | 第27-29页 |
| 第4章 学生成绩的关联分析 | 第29-53页 |
| ·关联规则的原理 | 第29-32页 |
| ·关联规则的发展 | 第29页 |
| ·关联规则的相关概念 | 第29-31页 |
| ·关联规则的分类 | 第31-32页 |
| ·Apriori算法简介 | 第32-34页 |
| ·使用Apriori算法进行学生成绩关联规则的数据挖掘 | 第34-37页 |
| ·Apriori的改进 | 第37-42页 |
| ·提高Apriori算法有效性技术简介 | 第38-39页 |
| ·FP增长——不产生候选项集挖掘关联规则 | 第39-42页 |
| ·改进的FP增长学生成绩频繁模式挖掘 | 第42-53页 |
| ·同等级的学生成绩挖掘 | 第42-49页 |
| ·完整成绩的关联规则分析 | 第49-50页 |
| ·成绩关联规则挖掘其他问题分析 | 第50-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·论文的总结 | 第53页 |
| ·论文展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录Ⅰ 图索引 | 第58-59页 |
| 附录Ⅱ 表索引 | 第59-60页 |
| Appendix Ⅰ Figure Index | 第60-61页 |
| Appendix Ⅱ Table Index | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |