数据挖掘技术在信息技术公共课评价中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究的意义和背景 | 第7页 |
| ·数据挖掘的国内外发展现状 | 第7-8页 |
| ·本文的研究内容 | 第8-9页 |
| ·论文的组织内容 | 第9-10页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第10页 |
| ·数据挖掘的功能和任务 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的主要过程 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘常用的技术 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的应用领域与发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本课题所选用的数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| 3 信息技术公共课管理情况需求和分析 | 第16-19页 |
| ·信息技术公共课管理的必要性 | 第16-17页 |
| ·现有的成绩分析评价方法和不足 | 第17-19页 |
| 4 聚类分析在信息技术公共课管理中应用 | 第19-27页 |
| ·聚类的概念和特点 | 第19-20页 |
| ·常用的聚类算法 | 第20-21页 |
| ·聚类算法的新发展 | 第21-22页 |
| ·基于群的聚类方法 | 第21页 |
| ·基于模糊的聚类方法 | 第21-22页 |
| ·聚类算法小结 | 第22页 |
| ·聚类方法的应用 | 第22-27页 |
| ·聚类过程分析 | 第22-25页 |
| ·聚类结果分析 | 第25页 |
| ·聚类结果的指导作用 | 第25-27页 |
| 5 关联规则分析在信息技术公共课管理中应用 | 第27-38页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第27-28页 |
| ·Apriori算法在关联规则中的应用 | 第28-29页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第29-38页 |
| ·算法所用的数据结构 | 第30页 |
| ·改进算法的原理 | 第30-31页 |
| ·改进的LApriori算法在成绩分析中的应用 | 第31-35页 |
| ·LApriori算法的部分代码 | 第35-38页 |
| 6 数据挖掘技术的具体实现和应用 | 第38-54页 |
| ·系统功能设计 | 第38页 |
| ·系统初始化设计 | 第38-41页 |
| ·数据采集 | 第41-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-47页 |
| ·数据挖掘分析 | 第47-54页 |
| 7 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61页 |
