数据挖掘在高职院校就业信息管理中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 数据挖掘在就业信息管理中的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.1.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.1.3 关联规则及决策树算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织机构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论 | 第14-24页 |
| 2.1 数据挖掘及关联规则算法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘的功能 | 第14-15页 |
| 2.1.2 关联规则挖掘算法 | 第15-17页 |
| 2.2 分类 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第18页 |
| 2.2.2 分类方法 | 第18页 |
| 2.2.3 决策树算法 | 第18-20页 |
| 2.3 数据挖掘过程 | 第20-22页 |
| 2.3.1 数据预处理 | 第21页 |
| 2.3.2 数据挖掘 | 第21-22页 |
| 2.3.3 结果分析与评估 | 第22页 |
| 2.4 应用领域 | 第22-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 就业信息的关联模式挖掘模型设计 | 第24-38页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 模型描述 | 第25-27页 |
| 3.3 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.4 就业信息关联规则挖据设计 | 第28-34页 |
| 3.4.1 频繁谓词集的求取 | 第28-32页 |
| 3.4.2 生成关联规则 | 第32-34页 |
| 3.5 关联规则挖掘界面及结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5.1 挖掘界面 | 第34-35页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第35-37页 |
| 3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 就业信息决策树模型的设计 | 第38-43页 |
| 4.1 就业信息转换与预处理 | 第38页 |
| 4.2 模型分析与描述 | 第38-39页 |
| 4.3 模型设计 | 第39-40页 |
| 4.4 用C4.5算法构造决策树 | 第40-41页 |
| 4.5 生成分类规则描述 | 第41-42页 |
| 4.6 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结 | 第43-45页 |
| 5.1 主要工作 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第50页 |
