基于数据挖掘的普通高考信息分析系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·数据挖掘的发展现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容 | 第8页 |
| ·论文组织结构 | 第8-10页 |
| 第二章 数据挖掘的相关理论 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第10页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第12-13页 |
| ·数据可视化 | 第13-14页 |
| 第三章 概念描述法在普通高考信息分析系统的应用 | 第14-17页 |
| ·概念描述法概述 | 第14-16页 |
| ·概念描述生成过程 | 第14页 |
| ·概念分层 | 第14页 |
| ·概念分层方法 | 第14-15页 |
| ·数据泛化方法 | 第15-16页 |
| ·概念分层结果表示 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第四章 关联规则分析在普通高考信息分析系统的应用 | 第17-21页 |
| ·关联规则概述 | 第17-18页 |
| ·关联规则的相关概念 | 第17页 |
| ·Apriori 算法在关联规则中应用 | 第17-18页 |
| ·基于数据库的关联规则实现过程 | 第18-20页 |
| ·高考志愿数据预处理 | 第18-19页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第19-20页 |
| ·挖掘结果 | 第20页 |
| ·挖掘结果解释 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第五章 决策树分类法在普通高考信息分析系统的应用 | 第21-27页 |
| ·基于ID3 的决策树生成 | 第21-26页 |
| ·ID3 算法原理 | 第21-22页 |
| ·ID3 算法描述 | 第22-23页 |
| ·报到率问题实现过程 | 第23-25页 |
| ·预测模型解释 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第六章 基于数据挖掘的普通高考信息分析系统的设计 | 第27-52页 |
| ·系统开发环境 | 第27-31页 |
| ·Eclipse RCP 简介 | 第27-28页 |
| ·Apache Derby 数据库简介 | 第28-29页 |
| ·数据持久层Hibernate 简介 | 第29-31页 |
| ·需求分析 | 第31-32页 |
| ·系统体系实现的设计思想与目标 | 第31页 |
| ·系统设计原则 | 第31-32页 |
| ·系统的体系结构与功能的划分 | 第32-34页 |
| ·数据库设计 | 第34-38页 |
| ·数据库设计原则 | 第34-38页 |
| ·数据预处理 | 第38页 |
| ·下载数据模块实现 | 第38-42页 |
| ·下载数据流程 | 第38-39页 |
| ·下载待挖掘数据核心源代码描述 | 第39-42页 |
| ·下载待挖掘数据结果的显示 | 第42页 |
| ·基于数据库的概念描述模块实现 | 第42-47页 |
| ·基于数据库的概念描述流程 | 第42-43页 |
| ·基于数据库的概念描述核心源代码描述 | 第43-46页 |
| ·基于数据库的概念描述结果的显示 | 第46-47页 |
| ·基于数据库的关联规则分析法模块实现 | 第47-50页 |
| ·基于数据库的关联规则分析法流程 | 第47-48页 |
| ·基于数据库的关联规则分析法核心源代码描述 | 第48-49页 |
| ·基于数据库的关联规则分析结果的显示 | 第49-50页 |
| ·基于数据库的决策树分类法模块实现 | 第50-52页 |
| ·基于数据库的决策树分类法流程 | 第50页 |
| ·基于数据库的决策树分类法结果的显示 | 第50-52页 |
| 第七章 总结与未来工作 | 第52-54页 |
| ·全文总结 | 第52页 |
| ·未来研究工作 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
