1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805

37 13 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Xây Dựng Hệ Hỗ Trợ Tuyển Sinh Tại Trường Đại Học Phạm Văn Đồng
Tác giả Nguyễn Thị Bình Minh
Người hướng dẫn PGS.TSKH. Trần Quốc Chiến
Trường học Đại học Đà Nẵng
Chuyên ngành Hệ thống thông tin
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2019
Thành phố Đà Nẵng
Định dạng
Số trang 37
Dung lượng 1,13 MB

Nội dung

Ngày đăng: 08/05/2022, 23:42

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Nguyễn Đức Cường, “Slide bài giảng môn học BI & DM: Bussiness Intellegent and Data Mining”,2011-2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Slide bài giảng môn học BI & DM: Bussiness Intellegent and Data Mining
[2] Bao Ho Tu (1998), Introduction to Knowledge Discovery and Data mining, Institute of Information Technology National Center for Natural Science and Technology Sách, tạp chí
Tiêu đề: Introduction to Knowledge Discovery and Data mining
Tác giả: Bao Ho Tu
Năm: 1998
[9] J. Han and Micheline Kamber. Data Mining:Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kaufmann Publishers, 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining:Concepts and Techniques
[10]. John Wiley & Sons (2003) - Data Mining-Concepts Models Methods And Algorithms, Copyright © 2003 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining-Concepts Models Methods And Algorithms
[11]. Jean – Marc Adamo (2001), Data Mining for Association Rules and Sequential Patterns, Sequential and Parallel Algorithms, Springer – Verlag New York, Inc Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining for Association Rules and Sequential Patterns, Sequential and Parallel Algorithms
Tác giả: Jean – Marc Adamo
Năm: 2001
[12] John Shafer, Rakesh Agrawal, Manish Mehta. “Sprint – A Scalable Classifier for Data mining” in Predeeings of the 22nd International Conference on very large database, India1996 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sprint – A Scalable Classifier for Data mining
[15] Ming Li “Data mining. Chepter 10 : Predictive Modeling”, Department of Computer Science and Technology Nanjing University, 2011Tài liệu internet Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data mining. Chepter 10 : Predictive Modeling
[3] Nguyễn Thị Thanh Thủy, Nguyễn Trần Quốc Vinh,. Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng công cụ dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học lần thứ 8, Đại học Đà Nẵng, 2012 Khác
[4] Nguyễn Chí Ngôn và Nguyễn Thái Nghe. 2010. Hệ chuyên gia hổ trợ sinh viênlậpkế hoạch học tập (dựa trên phương pháp khai phá dữ liệu - data mining). Đề tài NCKH cấp trường. Đại học Cần Thơ Khác
[5] Nguyễn Thái Nghe. 2013a. Hệ thống dự báo năng lực học tập và hỗ trợ sinhviênlựa chọn môn học. Đề tài NCKH cấp trường. Đại học Cần Thơ Khác
[6] Nguyễn Thái Nghe, Huỳnh Xuân Hiệp. 2012. Ứng dụng kỹ thuật phân rã ma trận đa quan hệ trong xây dựng hệ trợ giảng thông minh, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XV: Một số vấn đề chọn lọc của CNTT&TT (@2012). Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật. ISBN: 893-5048-931578 Khác
[7]. TS Trương Ngọc Châu, Bài Giảng Khai phá dữ liệu, Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng Khác
[8]. TS Trương Ngọc Châu, Bài Giảng Cơ sở dữ liệu, Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng.Tiếng Anh Khác
[14] J. Ross Quinlan. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 2.1: Bảng dữ liệu ví dụ về sinhviên - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Bảng 2.1 Bảng dữ liệu ví dụ về sinhviên (Trang 14)
Hình 2.2: Kết quả cây quyết định với tập dữ liệu học trong bảng 2.1 - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 2.2 Kết quả cây quyết định với tập dữ liệu học trong bảng 2.1 (Trang 15)
Bảng 2.2: Bảng dữ liệu huấn luyện - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Bảng 2.2 Bảng dữ liệu huấn luyện (Trang 19)
Bảng 2.3: Bảng dữ liệu thuộctính TrinhDoCM - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Bảng 2.3 Bảng dữ liệu thuộctính TrinhDoCM (Trang 21)
Bảng 2.4: Bảng dữ liệu thuộctính LLChinhTri - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Bảng 2.4 Bảng dữ liệu thuộctính LLChinhTri (Trang 21)
Hình 2.3: Nút gốc của cây quyết định - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 2.3 Nút gốc của cây quyết định (Trang 22)
Hình 2.4: Cây quyết định với nhánh NgoaiNgu = Yes - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 2.4 Cây quyết định với nhánh NgoaiNgu = Yes (Trang 23)
Hình 2.5: Cây quyết định hoàn chỉnh - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 2.5 Cây quyết định hoàn chỉnh (Trang 24)
Hình 3.1: Trường Đại học Phạm Văn Đồng 3.2. Giới thiệu về công cụ khai phá dữ liệu - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 3.1 Trường Đại học Phạm Văn Đồng 3.2. Giới thiệu về công cụ khai phá dữ liệu (Trang 28)
Hình 3.3: Mô hình giải pháp xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn tuyển sinh. - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 3.3 Mô hình giải pháp xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn tuyển sinh (Trang 29)
3.6.3. Đánh giá mô hình - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
3.6.3. Đánh giá mô hình (Trang 30)
Bảng 3.3: Giải thuật của hệ thống - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Bảng 3.3 Giải thuật của hệ thống (Trang 30)
Hình 3.17: Ứng dụng mô hình cho tập dữ liệu kiểm tra - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 3.17 Ứng dụng mô hình cho tập dữ liệu kiểm tra (Trang 31)
Trên đây giới thiệu mô hình và bài toán, mô tả việc tổng hợp dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho bài toán trong luận văn, phân tích dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, đánh giá mô hình và cuối cùng rút ra tri thức tạo cơ sở dữ liệu để phát triển hệ thống - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
r ên đây giới thiệu mô hình và bài toán, mô tả việc tổng hợp dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho bài toán trong luận văn, phân tích dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, đánh giá mô hình và cuối cùng rút ra tri thức tạo cơ sở dữ liệu để phát triển hệ thống (Trang 32)
3.10. Hình ảnh trích ra từ chương trình demo - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
3.10. Hình ảnh trích ra từ chương trình demo (Trang 33)
Hình 3.19: Sơ đồ quan hệ của cơ sở dữ liệu hệ thống - ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TUYỂN SINH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHẠM VĂN ĐỒNG 10600805
Hình 3.19 Sơ đồ quan hệ của cơ sở dữ liệu hệ thống (Trang 33)

TRÍCH ĐOẠN

Khai phá dữ liệu sinhviên Trường Đại học Phạm Văn Đồng Giới thiệu về Trường Đại học Phạm Văn Đồng Mô tả việc tổng hợp dữ liệu cho bài toán Cài đặt chương trình Hướng phát triển

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w