决策树技术在毕业生就业数据中的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究综述 | 第12-15页 |
| ·国外现状 | 第12-13页 |
| ·国内现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究思路和内容 | 第15-17页 |
| ·研究思路 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| 2 数据挖掘理论 | 第17-26页 |
| ·数据挖掘概述 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘概念 | 第18页 |
| ·数据挖掘系统总体结构 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘功能描述 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的分类技术 | 第21-26页 |
| ·分类的目的 | 第21-22页 |
| ·分类的主要步骤 | 第22页 |
| ·分类方法的评估标准 | 第22-23页 |
| ·常用的分类算法 | 第23-26页 |
| 3 决策树技术 | 第26-34页 |
| ·决策树的定义 | 第26-27页 |
| ·决策树的构造 | 第27页 |
| ·决策树的修剪 | 第27-28页 |
| ·属性选择度量 | 第28-29页 |
| ·决策树的性能评价 | 第29-30页 |
| ·C4.5 算法 | 第30-34页 |
| ·C4.5 算法基本原理 | 第30-31页 |
| ·C4.5 算法描述 | 第31-33页 |
| ·C4.5 算法优缺点 | 第33-34页 |
| 4 决策树在学生就业数据中的应用 | 第34-60页 |
| ·高校就业属性 | 第34-35页 |
| ·实施数据挖掘 | 第35-60页 |
| ·C4.5 决策树算法的应用 | 第35-54页 |
| ·决策树的剪枝 | 第54-56页 |
| ·生成分类规则 | 第56-59页 |
| ·分类规则测试 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66-67页 |
