基于数据挖掘的学生行为对学业成绩影响的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第10页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论及技术基础 | 第13-21页 |
| 2.1 教育理论研究 | 第13-14页 |
| 2.1.1 校园行为分析 | 第13页 |
| 2.1.2 行为习惯对学业成绩的影响 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘的概念及过程 | 第14页 |
| 2.3 数据挖掘的算法 | 第14-21页 |
| 2.3.1 关联分析 | 第15-17页 |
| 2.3.2 贝叶斯分类算法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 K-最近邻分类 | 第18-19页 |
| 2.3.4 支持向量机 | 第19-21页 |
| 第三章 学生行为的数据准备和特征描述 | 第21-30页 |
| 3.1 学生行为数据准备 | 第21-25页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第21页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第21-25页 |
| 3.2 学生行为数据的总体特征分析 | 第25-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于学生行为数据对成绩的挖掘分析 | 第30-50页 |
| 4.1 基于关联分析的学生行为分析 | 第30-40页 |
| 4.1.1 数据处理 | 第30-34页 |
| 4.1.2 关联分析过程 | 第34-40页 |
| 4.2 校园行为对于成绩影响的挖掘分析 | 第40-49页 |
| 4.2.1 数据选取及数据预处理 | 第40页 |
| 4.2.2 模型选择 | 第40-41页 |
| 4.2.3 建立模型 | 第41-43页 |
| 4.2.4 结果分析 | 第43-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
