教师画像与评分系统的设计与实现
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作及论文结构 | 第13-15页 |
| 2 相关技术 | 第15-27页 |
| 2.1 教育数据挖掘 | 第15-17页 |
| 2.1.1 教育数据挖掘概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 教育数据挖掘过程 | 第16-17页 |
| 2.2 机器学习算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 K均值算法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 决策树分类算法 | 第20-22页 |
| 2.3 自然语言处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 词法分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 句法分析 | 第23页 |
| 2.3.3 word2vec(词向量) | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 教务系统学生评教文本处理 | 第27-43页 |
| 3.1 数据集 | 第27-29页 |
| 3.1.1 原始数据集 | 第27-28页 |
| 3.1.2 测试数据集 | 第28-29页 |
| 3.2 数据预处理 | 第29-31页 |
| 3.2.1 数据分析处理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 数据筛选 | 第30-31页 |
| 3.3 评教Aspect与Opinion提取 | 第31-38页 |
| 3.3.1 Aspects与Opinion介绍 | 第32页 |
| 3.3.2 初步提取 | 第32-35页 |
| 3.3.3 OP提取算法 | 第35-38页 |
| 3.4 Aspect映射与Opinion情感分类 | 第38-41页 |
| 3.4.1 情感分类 | 第38-39页 |
| 3.4.2 Aspect映射 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 教务系统学生评教分数分析方案 | 第43-59页 |
| 4.1 数据分析与处理 | 第43-49页 |
| 4.1.1 数据可视化 | 第43-45页 |
| 4.1.2 数据分析 | 第45-49页 |
| 4.2 学生打分模式挖掘 | 第49-52页 |
| 4.2.1 打分模式介绍 | 第49-50页 |
| 4.2.2 学生分类 | 第50-52页 |
| 4.3 评分改进模型 | 第52-58页 |
| 4.3.1 原评分模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 评判标准说明 | 第53-54页 |
| 4.3.3 评分改进 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 系统开发 | 第59-65页 |
| 5.1 教师画像模块 | 第59-62页 |
| 5.1.1 画像模块设计 | 第60页 |
| 5.1.2 画像模块界面 | 第60-62页 |
| 5.2 评分改进模块 | 第62-64页 |
| 5.2.1 改进评分模块设计 | 第62-63页 |
| 5.2.2 改进评分模块界面 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的专利目录 | 第73页 |
