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基于校园一卡通消费数据的学生行为分析研究与应用

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基于校园一卡通消费数据的学生行为分析研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
        1.1.1 研究背景第12页
        1.1.2 项目背景第12-13页
        1.1.3 研究意义第13页
    1.2 研究现状第13-15页
        1.2.1 数据挖掘算法研究现状第13-14页
        1.2.2 学生行为分析研究现状第14-15页
        1.2.3 一卡通消费数据研究现状第15页
    1.3 本文的主要工作第15-16页
    1.4 本文的结构安排第16-17页
    1.5 本章小结第17-18页
第二章 研究理论基础第18-24页
    2.1 数据挖掘分类第18-20页
        2.1.1 类描述第18页
        2.1.2 关联规则挖掘第18-19页
        2.1.3 分类和回归第19页
        2.1.4 聚类分析第19页
        2.1.5 离群点分析第19-20页
        2.1.6 序列模式分析第20页
    2.2 数据挖掘过程第20-21页
        2.2.1 数据准备第20页
        2.2.2 数据挖掘第20-21页
        2.2.3 模式评估第21页
        2.2.4 结果分析及表示第21页
    2.3 数据挖掘算法第21-23页
        2.3.1 K-means算法第21-22页
        2.3.2 Apriori算法第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 行为分析算法研究第24-36页
    3.1 PVW-KMEANS算法第24-30页
        3.1.1 基于泰森多边形的K-means算法第24-25页
        3.1.2 基于加权平均值法的K-means算法第25-27页
        3.1.3 基于主成分分析法的K-means算法第27-28页
        3.1.4 PVW-Kmeans算法流程和实现第28-30页
        3.1.5 PVW-Kmeans算法准确性验证第30页
    3.2 WMDE-APRIORI算法第30-35页
        3.2.1 基于权重和矩阵的Apriori算法第31-32页
        3.2.2 基于数据划分的Apriori算法第32页
        3.2.3 基于影响度的Apriori算法第32-33页
        3.2.4 WMDE-Apriori算法流程和实现第33-34页
        3.2.5 WMDE-Apriori算法高效性验证第34-35页
    3.3 本章小结第35-36页
第四章 一卡通消费行为分析系统总体设计第36-55页
    4.1 系统架构第36-37页
    4.2 系统功能第37-42页
        4.2.1 数据采集模块第37-38页
        4.2.2 数据存储模块第38页
        4.2.3 数据整理模块第38页
        4.2.4 数据分析引擎模块第38-40页
        4.2.5 系统管理模块第40-41页
        4.2.6 数据监控模块第41页
        4.2.7 信息发布模块第41页
        4.2.8 消费查询模块第41页
        4.2.9 统计分析模块第41-42页
        4.2.10 辅助决策模块第42页
        4.2.11 预告警模块第42页
    4.3 数据库第42-51页
        4.3.1 系统数据总表第42-43页
        4.3.2 系统数据表第43-50页
        4.3.3 安全保密设计第50-51页
    4.4 数据流第51页
    4.5 系统接口第51-53页
        4.5.1 外部接口第51-52页
        4.5.2 内部接口第52-53页
    4.6 开发与部署环境第53-54页
        4.6.1 开发环境第53页
        4.6.2 部署环境第53-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 一卡通消费行为分析系统详细设计第55-106页
    5.1 数据整理模块第55-57页
        5.1.1 样本选择第55页
        5.1.2 数据源说明第55页
        5.1.3 特征属性选择第55-57页
    5.2 统计分析引擎模块第57-61页
        5.2.1 数据预处理第57-60页
        5.2.2 统计分析引擎实现流程第60-61页
    5.3 聚类分析引擎模块第61-72页
        5.3.1 数据预处理第62-63页
        5.3.2 特征属性计算第63页
        5.3.3 PVW-Kmeans算法聚类分析第63-65页
        5.3.4 实验对比分析第65-72页
    5.4 关联分析引擎模块第72-78页
        5.4.1 数据预处理第73页
        5.4.2 特征属性计算第73-74页
        5.4.3 数据离散化第74-75页
        5.4.4 WMDE-Apriori算法关联分析第75-78页
    5.5 系统内部接口第78-82页
        5.5.1 统计分析引擎接口第78-81页
        5.5.2 聚类分析引擎接口第81页
        5.5.3 关联分析引擎接口第81-82页
    5.6 贫困生辅助认定模块第82-85页
    5.7 统计分析模块第85-100页
        5.7.1 食堂消费统计分析第85-92页
        5.7.2 宿舍消费统计分析第92-97页
        5.7.3 超市消费统计分析第97-99页
        5.7.4 车载消费统计分析第99-100页
    5.8 系统展示第100-104页
    5.9 本章小结第104-106页
第六章 总结与展望第106-108页
    6.1 总结第106-107页
    6.2 展望第107-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-112页
攻读硕士学位期间取得的成果第112页

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