数据挖掘技术在成人高校管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图目录 | 第8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况及方向 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容及论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘技术理论 | 第13-21页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第18页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘研究的热点和主要发展动态 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘研究的热点 | 第19页 |
| ·数据挖掘的主要发展动态 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 决策树算法在成人高校招生中的应用研究 | 第21-30页 |
| ·决策树算法 | 第21-25页 |
| ·决策树的生成 | 第21-22页 |
| ·分类规则挖掘的1D3算法 | 第22-25页 |
| ·决策树挖掘应用于招生决策 | 第25-29页 |
| ·生源信息的预处理 | 第25-26页 |
| ·决策树的挖掘 | 第26-29页 |
| ·生成分类规则 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 关联规则在教学评价中的应用研究 | 第30-42页 |
| ·关联规则 | 第30-35页 |
| ·基本定义 | 第30-31页 |
| ·关联规则问题的分解 | 第31-32页 |
| ·布尔关联规则挖掘的算法 | 第32-35页 |
| ·关联规则挖掘应用于教学评价 | 第35-41页 |
| ·评教数据的预处理 | 第35-39页 |
| ·关联规则挖掘 | 第39-40页 |
| ·关联规则结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 聚类在学生成绩评价中的应用研究 | 第42-51页 |
| ·聚类 | 第42-46页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第42-43页 |
| ·聚类分析计算方法的分类 | 第43-44页 |
| ·典型的划分方法 | 第44-46页 |
| ·聚类分析应用于学生成绩挖掘 | 第46-50页 |
| ·聚类分析对教学效果评价的作用 | 第46-47页 |
| ·基于k均值算法的聚类分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结和展望 | 第51-53页 |
| ·主要的研究成果和结论 | 第51页 |
| ·进一步研究的展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第57页 |
