数据挖掘技术在某高职学校就业指导中的应用研究
| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第9页 |
| 1.2.2 实际应用价值 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第10-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.4 论文架构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第12-18页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第12-13页 |
| 2.2 数据挖掘的特点 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘的对象 | 第14页 |
| 2.4 数据挖掘的主要方法 | 第14-15页 |
| 2.5 数据挖掘的功能 | 第15-16页 |
| 2.6 数据挖掘的过程 | 第16-18页 |
| 第三章 数据挖掘的决策树算法 | 第18-26页 |
| 3.1 决策树算法 | 第18-21页 |
| 3.2 决策树算法基本思想和描述 | 第21-22页 |
| 3.3 C4.5决策树算法 | 第22-26页 |
| 第四章 就业指导系统数据挖掘模型设计与实现 | 第26-56页 |
| 4.1 确立挖掘对象和建立数据库 | 第26-30页 |
| 4.1.1 确立挖掘对象 | 第26-28页 |
| 4.1.2 建立就业指导挖掘系统数据库 | 第28-30页 |
| 4.2 数据预处理 | 第30-35页 |
| 4.2.1 数据清理 | 第31-32页 |
| 4.2.2 数据集成 | 第32-33页 |
| 4.2.3 属性规约 | 第33-35页 |
| 4.3 数据填充 | 第35-44页 |
| 4.3.1 贝叶斯网络 | 第35-39页 |
| 4.3.2 利用贝叶斯进行数据的空属性填充 | 第39-44页 |
| 4.4 挖掘模型的建立 | 第44-56页 |
| 4.4.1 创建决策树模型 | 第44-46页 |
| 4.4.2 生成分类规则 | 第46-50页 |
| 4.4.3 选择数据挖掘算法 | 第50-56页 |
| 第五章 数据挖掘结果分析 | 第56-60页 |
| 5.1 数据挖掘系统结果分析 | 第56-57页 |
| 5.2 数据挖掘在就业指导中的应用分析 | 第57-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
