数据挖掘在本科人才培养中的应用研究

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摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1课题的研究背景意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3论文主要研究内容及章节安排

第二章 数据挖掘技术

2.1数据挖掘概述

2.2关联规则算法

2.2.1关联规则挖掘的提出

2.2.2关联规则算法基本概念

2.2.3Apriori算法

2.3神经网络算法

2.3.1感知机算法

2.3.2 梯度下降法

2.3.3 随机梯度下降算法

2.3.4Adagrad算法简介

2.3.5Adam算法简介

2.4局部离群点定义以及LOF挖掘算法

2.4.1 LOF形式化定义

2.5本章小结

第三章 课程和就业关联分析

3.1 毕业生就业调查问卷方案设计

3.1.1确定调查目的

3.1.2调查的范围

3.1.3就业质量评价指标选取与问卷设计

3.2就业调查问卷平台的软件实现

3.2.1 系统概述

3.2.2 调查问卷发布回收

3.3数据简介

3.3.1数据来源

3.3.2数据预处理

3.4 分析方法与工具

3.5 软件工程专业挖掘结果分析

3.6 计算机科学与技术专业挖掘结果分析

3.7 本章小结

第四章 离群学生成绩预警研究

4.1 数据简介

4.1.1数据来源

4.1.2数据预处理

4.2 Lof检测离群学生

4.2.1用Lof算法检测离群学生流程

4.2.2离群的检测

4.2.3学生学习状态分析

4.5神经网络模型预测离群学生成绩

4.5.1数据预处理

4.5.2多层神经网络算法的设计

4.5.3模型优化

4.5.4离群学生目标课程预警

4.6本章小结

第五章 总结与展望

5.1论文研究工作总结

5.2进一步工作与展望

致谢

参考文献

附录1