数据挖掘在研究生调剂中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第21-30页 |
| ·数据挖掘综述 | 第21-26页 |
| ·决策树算法研究 | 第26-27页 |
| ·半监督学习算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 决策树算法的改进和在调剂系统中的应用 | 第30-46页 |
| ·挖掘算法的选取 | 第30-31页 |
| ·决策树算法研究 | 第30-31页 |
| ·ID3 算法研究 | 第31页 |
| ·利用决策树算法对调剂学校进行分类 | 第31-37页 |
| ·确定挖掘对象及目标 | 第31-32页 |
| ·数据集选取 | 第32-37页 |
| ·传统ID3 算法构造学校分类模型 | 第37-40页 |
| ·改进的ID3 算法构造学校分类模型 | 第40-44页 |
| ·传统决策树算法模型与改进后的决策树算法模型比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 半监督学习在调剂系统中的应用 | 第46-57页 |
| ·半监督学习算法在研究生调剂中的应用 | 第46-49页 |
| ·典型的半监督学习算法研究 | 第46-47页 |
| ·基于距离的半监督聚类 | 第47-49页 |
| ·基于单分类器的半监督学习算法 | 第49页 |
| ·分类关联规则的抽取 | 第49-51页 |
| ·用于研究生调剂的半监督学习方法 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 调剂系统的设计和实现 | 第57-64页 |
| ·设计环境 | 第57页 |
| ·设计内容 | 第57-60页 |
| ·结果分析 | 第60-63页 |
| ·可行性分析 | 第60-62页 |
| ·优化性分析 | 第62-63页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 论文总结 | 第64页 |
| 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目 | 第70-71页 |
| 大摘要 | 第71-76页 |
