基于学生行为的成绩预测模型的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基础理论与相关技术 | 第17-24页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第17-18页 |
| 2.2 数据挖掘过程 | 第18-20页 |
| 2.2.1 数据的预处理 | 第19页 |
| 2.2.2 数据挖掘 | 第19-20页 |
| 2.2.3 结果的评估和解释 | 第20页 |
| 2.3 数据挖掘方法 | 第20-23页 |
| 2.4 数据挖掘发展 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 学生行为分析与特征提取 | 第24-47页 |
| 3.1 数据的采集与清洗 | 第24-27页 |
| 3.1.1 数据的采集 | 第24-26页 |
| 3.1.2 数据的清洗 | 第26-27页 |
| 3.2 学生行为数据分析 | 第27-41页 |
| 3.2.1 成绩数据分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 门禁数据分析 | 第29-33页 |
| 3.2.3 消费数据分析 | 第33-39页 |
| 3.2.4 借阅数据分析 | 第39-41页 |
| 3.3 学生行为特征提取 | 第41-46页 |
| 3.3.1 基本概念 | 第41页 |
| 3.3.2 常用方法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 特征提取 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 成绩预测模型 | 第47-71页 |
| 4.1 成绩预测问题 | 第47-48页 |
| 4.2 预测算法选择 | 第48-49页 |
| 4.3 基于C4.5 算法的成绩预测 | 第49-57页 |
| 4.3.1 C4.5算法简介 | 第49-50页 |
| 4.3.2 C4.5算法分析 | 第50-52页 |
| 4.3.3 成绩预测的C4.5模型 | 第52-55页 |
| 4.3.4 C4.5预测模型评估 | 第55-57页 |
| 4.4 基于NB算法的成绩预测 | 第57-63页 |
| 4.4.1 NB算法简介 | 第57页 |
| 4.4.2 NB算法分析 | 第57-59页 |
| 4.4.3 成绩预测的NB模型 | 第59-61页 |
| 4.4.4 NB预测模型评估 | 第61-63页 |
| 4.5 基于Adaboost算法的成绩预测 | 第63-69页 |
| 4.5.1 Adaboost算法简介 | 第63页 |
| 4.5.2 Adaboost算法分析 | 第63-64页 |
| 4.5.3 成绩预测的Adaboost模型 | 第64-67页 |
| 4.5.4 Adaboost预测模型评估 | 第67-69页 |
| 4.6 结果总结与分析 | 第69-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 成绩预测在画像系统中的应用 | 第71-78页 |
| 5.1 画像系统简介 | 第71页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第71-73页 |
| 5.3 系统功能设计 | 第73-75页 |
| 5.4 画像系统中的成绩预测 | 第75-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |
