Apriori改进算法在教学评价中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 教学评价国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术在教学评价中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 教学评价 | 第14-21页 |
| 2.1 教学评价概念及意义 | 第14-15页 |
| 2.2 教学评价的原则及评价方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 教学评价的原则 | 第15-16页 |
| 2.2.2 教学评价的主要方法 | 第16-17页 |
| 2.3 关联规则与教学评价 | 第17-19页 |
| 2.3.1 高校教学评价存在的问题 | 第17-18页 |
| 2.3.2 关联规则应用于教学评价的必要性 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 数据挖掘及关联规则概述 | 第21-31页 |
| 3.1 数据挖掘概述 | 第21-26页 |
| 3.1.1 数据挖掘的定义 | 第21页 |
| 3.1.2 数据挖掘的过程 | 第21-23页 |
| 3.1.3 数据挖掘的任务和算法 | 第23-24页 |
| 3.1.4 数据挖掘的算法 | 第24-26页 |
| 3.2 关联规则概述 | 第26-30页 |
| 3.2.1 关联规则基本概念 | 第26-28页 |
| 3.2.2 关联规则的分类 | 第28-29页 |
| 3.2.3 关联规则挖掘步骤 | 第29页 |
| 3.2.4 关联规则的性质 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 Apriori算法分析及改进 | 第31-49页 |
| 4.1 Apriori算法 | 第31-35页 |
| 4.1.1 Apriori算法思想 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Apriori算法实例 | 第32-34页 |
| 4.1.3 算法性能分析 | 第34-35页 |
| 4.2 Apriori算法现有的优化方案 | 第35-36页 |
| 4.3 Apriori的改进算法 | 第36-48页 |
| 4.3.1 AMC算法改进思想 | 第36-41页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.3.3 算法实例 | 第42-46页 |
| 4.3.4 性能对比 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 AMC算法在教学评价中的应用 | 第49-59页 |
| 5.1 教学评价数据挖掘的背景与目标 | 第49-50页 |
| 5.2 数据准备 | 第50-53页 |
| 5.2.1 数据收集 | 第50页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第50-53页 |
| 5.3 挖掘过程、结果及分析 | 第53-58页 |
| 5.3.1 挖掘过程 | 第54-55页 |
| 5.3.2 挖掘结果 | 第55-57页 |
| 5.3.3 挖掘结果的现实意义 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简介 | 第64页 |
