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APRIORI_T算法研究及在高考数据分析中的应用
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APRIORI_T算法研究及在高考数据分析中的应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-6 页
目录第6-9 页
第一章 绪论第9-16 页
　　· 高考数据分析与数据挖掘第9-10 页
　　· 国内外研究现状第10-13 页
　　　　· 数据挖掘技术的研究现状与水平第10-12 页
　　　　· 关联规则挖掘的研究现状与水平第12-13 页
　　· 课题的研究目的及意义第13-14 页
　　· 本文的研究内容与组织结构第14-16 页
第二章 数据挖掘与关联规则挖掘技术第16-29 页
　　· 数据挖掘概述第16-23 页
　　　　· 数据挖掘的概念第16-18 页
　　　　· 数据挖掘的对象第18-20 页
　　　　· 数据挖掘的分类第20-22 页
　　　　· 数据挖掘的应用第22-23 页
　　· 关联规则挖掘技术第23-27 页
　　　　· 关联规则的基本概念第23-24 页
　　　　· 关联规则的分类第24-25 页
　　　　· 关联规则的挖掘方法第25-26 页
　　　　· 关联规则挖掘的步骤第26-27 页
　　· 本章小结第27-29 页
第三章 基于项集信息表的Apriori_T算法第29-43 页
　　· Apriori算法的原理及步骤第29-30 页
　　· Apriori算法的不足及改进方法第30-31 页
　　· Apriori_T算法第31-39 页
　　　　· 项集信息表第31-32 页
　　　　· Apriori_T算法的基本思想及步骤第32-33 页
　　　　· Apriori T算法描述第33-36 页
　　　　· Apriori_T算法实现示例第36-39 页
　　· 应用结果分析第39-41 页
　　· 本章小结第41-43 页
第四章 基于有效频繁项集关联规则的高考数据挖掘第43-52 页
　　· 高考关联规则挖掘的特点第43-45 页
　　　　· 高考事务数据库的特征分析第43-45 页
　　　　· 高考志愿的关联规则挖掘第45 页
　　· Apriori_T算法在高考关联规则挖掘中的改进第45-49 页
　　　　· 基于高考数据的Apriori_T改进算法第46-47 页
　　　　· 基于Apriori_T改进算法的高考关联规则挖掘流程第47-48 页
　　　　· 实验分析第48-49 页
　　· 基于高考数据的评价度标准第49-51 页
　　　　· 基于"支持度-置信度"框架的衡量标准的不足第49-50 页
　　　　· 改进的高考关联规则评价体系第50-51 页
　　· 本章小结第51-52 页
第五章 关联规则挖掘在高考数据挖掘分析中的应用第52-61 页
　　· 高考数据中的关联规则挖掘第52-54 页
　　　　· 高考志愿预测分析第52-53 页
　　　　· 自主命题质量评价第53 页
　　　　· 加分政策影响分析第53-54 页
　　　　· 中学教学绩效评价第54 页
　　· 高考数据分析系统的设计与实现第54-60 页
　　　　· 系统开发环境及工具第54-55 页
　　　　· 系统体系结构和功能模块第55-57 页
　　　　· 数据准备第57-58 页
　　　　· 挖掘结果分析第58-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
第六章 结束语第61-63 页
　　· 本文研究工作总结第61-62 页
　　· 后续的研究工作与展望第62-63 页
参考文献第63-67 页
致谢第67-68 页
攻读硕士学位期间完成论文情况第68 页
攻读硕士学位期间参加的科研情况第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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