| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·主要研究工作 | 第13-14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-15页 |
| 2 关联规则挖掘算法 | 第15-21页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第15-19页 |
| ·关联规则挖掘的背景 | 第15-16页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第16-17页 |
| ·关联规则挖掘的模式 | 第17-19页 |
| ·关联规则挖掘的一般过程 | 第19页 |
| ·关联规则挖掘的一般方法 | 第19页 |
| ·关联规则挖掘的经典算法 | 第19-21页 |
| ·关联规则挖掘的定义 | 第19-20页 |
| ·关联规则挖掘的两种经典算法 | 第20-21页 |
| 3 面向人力资源网站数据对Apriori算法的改进 | 第21-42页 |
| ·关联规则经典算法 | 第21-29页 |
| ·Apriori算法 | 第21-27页 |
| ·FP-Growth算法 | 第27-29页 |
| ·关联规则经典算法的效率比较分析与测试 | 第29-31页 |
| ·Apriori算法性能分析 | 第29-30页 |
| ·FP-Growth算法性能分析 | 第30页 |
| ·两种算法效率对比测试 | 第30-31页 |
| ·关联规则算法数据预处理 | 第31-35页 |
| ·人力资源网站数据抽样 | 第32页 |
| ·人力资源网站不完整数据的处理 | 第32-33页 |
| ·人力资源网站不准确数据的处理 | 第33-34页 |
| ·人力资源网站数据转换 | 第34-35页 |
| ·关联规则挖掘Apriori算法改进 | 第35-41页 |
| ·Apriori算法减少候选项 | 第36页 |
| ·Apriori算法减少数据库扫描次数 | 第36页 |
| ·改进后Apriori算法基本思想 | 第36-37页 |
| ·改进后Apriori算法实验测试 | 第37-40页 |
| ·改进后Apriori算法总结 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 人力资源网站开发的设计与实现 | 第42-62页 |
| ·人力资源网站需求分析 | 第42-48页 |
| ·用户注册登录功能 | 第43-45页 |
| ·个人用户数据管理功能 | 第45-46页 |
| ·企业用户数据管理功能 | 第46-47页 |
| ·面试题数据管理功能 | 第47页 |
| ·后台管理功能 | 第47-48页 |
| ·人力资源网站架构设计 | 第48页 |
| ·人力资源网站的数据字典设计 | 第48-49页 |
| ·人力资源网站组织结构设计 | 第49页 |
| ·人力资源网站运行设计 | 第49-51页 |
| ·人力资源网站应用模板引擎介绍 | 第51-55页 |
| ·Nemo模板引擎概述 | 第51-53页 |
| ·Nemo语法介绍 | 第53-54页 |
| ·Nemo的应用 | 第54-55页 |
| ·人力资源网站应用Discuz系统介绍 | 第55-58页 |
| ·Discuz系统性能介绍 | 第55-56页 |
| ·Discuz系统PHP语言介绍 | 第56-57页 |
| ·Discuz系统解析流程 | 第57-58页 |
| ·人力资源网站的实现 | 第58-61页 |
| ·人力资源网站的详细设计 | 第58-59页 |
| ·详细设计中的Discuz系统调用问题 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 网站通过数据挖掘算法实现结果测试 | 第62-68页 |
| ·网站数据分析 | 第62-63页 |
| ·网站数据分析的原因 | 第62-63页 |
| ·网站数据分析的基本步骤 | 第63页 |
| ·关联规则进行系统运行确认和测试 | 第63-67页 |
| ·传统的关联规则算法实现统计系统的功能 | 第63-65页 |
| ·改进的关联规则算法对数据进行趋势预测 | 第65页 |
| ·改进的关联规则算法对数据测试结果分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 结论和展望 | 第68-70页 |
| ·研究工作总结 | 第68页 |
| ·不足和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 附录A | 第71-76页 |
| 附录B | 第76-89页 |
| 作者简历 | 第89-91页 |
| 学位论文数据集 | 第91页 |