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1.我们面临高等教育改革与发展的新形势 （一）中国高等教育总体概况 （二）高等教育改革发展的核心任务 （三）大数据、互联网+、云计算 2.高等教育质量监测平台是建设高等教育强国的保障 （一）监测平台建设理念 （二）监测平台建设进展 （三）监测平台主要应用 3.做好审核评估保障和提高高等教育教学质量 （一）新时期的评估体系 （二）审核评估方案与特点 （三）审核评估工作程序与要点

1.引言 2.三个重要前沿及其进展 (1)基于深度学习的句子结构预测 (2)开放域信息抽取 (3)知识图谱 3.题外话

5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

标准是对重复性事物和概念所做的统一规定,它以科学、技术 和实践经验的综合成果为基础,经有关方面协商一致,由主管 机构批准,以特定形式发布,作为共同遵守的准则和依据

3.1 相关概念. 3 3.1.1 购物篮分析.3 3.1.2 支持度、置信度与关联规则.4 3.1.3 关联规则挖掘.4 3.2 频繁项集的产生. 5 3.2.1 格结构.5 3.2.2 Apriori 性质.6 3.2.2 Apriori 算法.6 3.3 规则的产生. 7 3.3.1 由频繁项集产生关联规则.7 3.3.2 基于置信度的剪枝.8 3.3.2 提高 Apriori 方法的有效性.8 3.4 关联规则挖掘在图情领域中的应用. 10 3.4.1 在信息检索中的应用.10 3.4.2 在图书馆服务中的应用.11 3.4.3 在学科关系中的应用.11 3.5 关联规则挖掘的案例与软件操作. 12 3.5.1 关联规则挖掘（SPSS Modeler） .12 3.5.2 关联规则挖掘（R 语言）.18

一. 热分析概述 1. 热分析定义 2. 热分析仪器 仪器类型 仪器校正及检定 3. 热分析实验 热分析方法选用 实验方案设计及实验条件选择 热分析曲线解析 二. 应用 用热分析观测物质的各种转变、反应和特性参数的应用实例。 或：不同研究领域的应用实例。 或：相对应的研究领域的应用实例。 三. 热分析中的哲理 ◆ 热变化是永恒的主题 ◆变则通的哲理 ◆时-空特性 ◆ 对偶性 ◆研究层次 ◆ 科学思维方法的运用 ◆问题-方法-标准的思维方法 四. 热分析中几个问题的思考 站在科学的高度，关注热分析面临的共同问题。 1. 热分析峰的分离 2. 大数据的热分析仪器 3. 原位分析—穿戴设备 4. 微重力下的热分析

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

数据库设计完成后如何建到系统中去？当系统业务数据增长后，如何调整数据库容量呢？