数据挖掘技术在校园一卡通系统中的应用研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.0 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 数据挖掘相关理论分析 | 第14-17页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则相关概念 | 第15-16页 |
| 2.3 Apriori算法 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 需求分析与总体设计 | 第17-22页 |
| 3.1 主要问题 | 第17页 |
| 3.2 功能需求 | 第17-18页 |
| 3.3 非功能需求分析 | 第18-19页 |
| 3.4 系统网络架构设计 | 第19页 |
| 3.5 系统逻辑架构设计 | 第19-21页 |
| 3.6 数据挖掘业务模型设计 | 第21页 |
| 3.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 一卡通数据处理 | 第22-30页 |
| 4.1 数据获取 | 第23-24页 |
| 4.2 数据预处理 | 第24-27页 |
| 4.2.1 数据清洗 | 第24-25页 |
| 4.2.2 数据集成 | 第25-26页 |
| 4.2.3 数据变换与规约 | 第26-27页 |
| 4.3 数据储存 | 第27-29页 |
| 4.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第5章 基于数据挖掘的一卡通数据分析 | 第30-56页 |
| 5.1 系统框架搭建 | 第30-34页 |
| 5.1.1 JFinal的空间架构 | 第30-31页 |
| 5.1.2 JFinal的逻辑架构 | 第31-32页 |
| 5.1.3 Web项目搭建及配置 | 第32-34页 |
| 5.2 系统数据的传递与可视化 | 第34-36页 |
| 5.2.1 数据传递 | 第34-36页 |
| 5.2.2 数据的可视化 | 第36页 |
| 5.3 基于图书借阅数据的图书推荐分析 | 第36-47页 |
| 5.3.1 协同过滤推荐实现概述 | 第36-39页 |
| 5.3.2 基于用户的协同过滤挖掘 | 第39-45页 |
| 5.3.3 基于图书的协同过滤挖掘 | 第45-47页 |
| 5.4 基于消费数据的聚类分析 | 第47-55页 |
| 5.4.1 聚类算法的选择 | 第47-51页 |
| 5.4.2 聚类算法的实现 | 第51-53页 |
| 5.4.3 贫困生聚类分析 | 第53-54页 |
| 5.4.4 水消费聚类分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 结论 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
