决策树技术及其在高校就业管理系统中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第17-23页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第17-18页 |
| 2.2 数据挖掘主要任务 | 第18-19页 |
| 2.3 数据挖掘应用 | 第19-20页 |
| 2.4 数据分类 | 第20-21页 |
| 2.4.1 分类目的 | 第20页 |
| 2.4.2 分类过程 | 第20-21页 |
| 2.4.3 分类标准 | 第21页 |
| 2.5 常用分类技术 | 第21-22页 |
| 2.5.1 决策树分类法 | 第21页 |
| 2.5.2 贝叶斯分类算法 | 第21-22页 |
| 2.5.3 k-最临近分类算法 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 C4.5 决策树算法及其改进 | 第23-32页 |
| 3.1 决策树 | 第23-24页 |
| 3.2 决策树评价指标 | 第24页 |
| 3.3 C4.5 算法 | 第24-28页 |
| 3.3.1 信息论 | 第24-25页 |
| 3.3.2 信息增益 | 第25-26页 |
| 3.3.3 C4.5 算法 | 第26-28页 |
| 3.4 C4.5 算法改进 | 第28-29页 |
| 3.5 改进的C4.5 算法实验及分析 | 第29-31页 |
| 3.5.1 实验平台与数据集 | 第29-31页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 高校就业管理信息系统设计 | 第32-46页 |
| 4.1 系统建设目标 | 第32页 |
| 4.2 就业管理工作流程 | 第32-33页 |
| 4.3 就业管理系统功能结构 | 第33-34页 |
| 4.4 就业管理系统数据库逻辑结构 | 第34-35页 |
| 4.5 主要的数据库表设计 | 第35-36页 |
| 4.6 主要的类设计 | 第36-39页 |
| 4.7 就业信息推荐 | 第39-40页 |
| 4.8 C4.5 改进算法的应用 | 第40-45页 |
| 4.8.1 数据预处理 | 第40页 |
| 4.8.2 数据集成 | 第40-41页 |
| 4.8.3 决策树算法 | 第41-45页 |
| 4.9 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 高校就业管理信息系统实现 | 第46-57页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第46页 |
| 5.2 数据库连接方法 | 第46-48页 |
| 5.3 系统主要功能实现 | 第48-56页 |
| 5.3.1 就业时讯 | 第49页 |
| 5.3.2 就业指导与规划 | 第49-50页 |
| 5.3.3 毕业生信息 | 第50-51页 |
| 5.3.4 就业信息 | 第51-52页 |
| 5.3.5 就业信息挖掘 | 第52-55页 |
| 5.3.6 就业情况分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 总结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
