高考志愿决策支持系统的设计与实现

论文摘要

本文设计并实现的高考志愿决策支持系统是为北京交通大学招生人员以及准备报考北京交通大学的考生提供关于高考招生、志愿填报等环节的辅助决策系统。论文首先对学校招生人员和考生两类用户的需求进行分析,在研究高考志愿填报的规律以及学校历年高考录取的历史数据的基础上,设计结合了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术的新型决策支持系统。在系统实现过程中,重点探讨了系统数据仓库的建立过程,数据源的准备,数据仓库的结构设计与创建,数据抽取、转换与载入。进而研究如何利用数据挖掘、联机分析处理和统计报表等技术实现辅助决策功能,在联机分析处理和数据挖掘技术的实现过程中,重点对各种辅助决策方法的应用进行了探索,并将不同决策方法提供的不同层次的决策信息组合应用于高考志愿的决策辅助。该系统采用Microsoft SQL Server 2005+Web Service的解决方案,具体采用了SQL Server 2005提供的联机分析处理和报表服务向用户展示数据之间的内在联系,采用在Java环境下朴素贝叶斯、关联规则、多元线性回归等数据挖掘算法对大量历史数据进行分类、关联和预测,最终在.Net平台中实现了不同决策方法的集成,为用户提供辅助决策信息。为保证决策信息的可用性,各个决策方法所用到的数据和结果都进行了反复的测试和调校。研究的实际成果是形成了一个与北京交通大学招生网站整合的Web系统,即将提供给广大考生和学校招生人员使用。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 决策支持系统的研究现状
• 1.2.2 高考志愿决策系统的发展现状
• 1.3 论文主要工作
• 1.4 论文结构安排
• 2 高考志愿概述及需求分析
• 2.1 高考志愿与录取
• 2.2 影响高考志愿的关键因素
• 2.3 高考志愿的分数分析
• 2.4 需求分析
• 3 高考志愿决策支持系统的设计
• 3.1 决策支持系统的概念
• 3.1.1 决策支持系统基本功能
• 3.1.2 传统体系结构分析
• 3.2 系统设计方案
• 3.2.1 系统结构设计
• 3.2.2 系统功能模块设计
• 3.2.3 系统解决方案
• 3.2.4 决策方法构建方案
• 3.3 本章小结
• 4 数据仓库的设计和构建
• 4.1 数据仓库概述
• 4.1.1 数据仓库的定义
• 4.1.2 数据仓库的特点
• 4.1.3 数据库与数据仓库的对比
• 4.2 数据仓库的设计
• 4.2.1 数据仓库中主题与粒度
• 4.2.2 数据仓库中物理设计
• 4.2.3 数据仓库中逻辑设计
• 4.3 数据仓库的构建
• 4.3.1 数据源准备
• 4.3.2 数据的抽取与转换
• 4.3.3 数据仓库的创建与数据载入
• 4.4 本章小结
• 5 联机分析处理及数据挖掘系统设计
• 5.1 OLAP和数据挖掘概述
• 5.1.1 OLAP的产生和定义
• 5.1.2 OLAP的数据模型
• 5.1.3 OLAP中的多维数据分析
• 5.1.4 数据挖掘的产生和定义
• 5.1.5 数据挖掘任务
• 5.2 用SQL Server 2005进行分析
• 5.2.1 多维数据集联机分析处理
• 5.2.2 用SSAS进行数据挖掘
• 5.2.3 用SSRS预定义报表
• 5.3 数据挖掘在决策过程中的应用
• 5.3.1 利用线性回归模型预测录取线
• 5.3.2 用朴素贝叶斯分类器预测专业录取
• 5.3.3 发现专业志愿中的关联规则
• 5.4 本章小结
• 6 高考志愿决策支持系统的实现
• 6.1 基于Web的业务流程实现
• 6.1.1 人机交互系统设计
• 6.1.2 面向考生类型用户的业务流程
• 6.1.3 面向高校招生人员的业务流程
• 6.2 系统实现中的关键技术
• 6.2.1 挖掘算法DLL组件设计
• 6.2.2 用OWC组件展示图表
• 6.2.3 数据透视表组件的应用
• 6.3 系统测试结果
• 6.3.1 录取分数线预测结果
• 6.3.2 专业志愿填报录取概率
• 6.3.3 专业间关联度分析结果
• 6.3.4 专业志愿OLAP分析结果
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集