干部人事决策支持系统关键技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关概念及基础技术研究 | 第15-20页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 数据仓库与联机分析处理 | 第15-17页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第17-18页 |
| 2.4 电子政务与商业智能 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 元数据管理与数据集成 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 元数据管理 | 第20-27页 |
| 3.2.1 理论分析 | 第20-21页 |
| 3.2.2 业务元数据建模 | 第21-23页 |
| 3.2.3 业务元数据存储 | 第23-25页 |
| 3.2.4 技术元数据提取 | 第25-27页 |
| 3.3 数据集成模式 | 第27-31页 |
| 3.3.1 数据集成模式 | 第27-28页 |
| 3.3.2 操作数据存储集成模式 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 数据挖掘在人事决策中的应用 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 决策树技术 | 第32-37页 |
| 4.2.1 理论分析 | 第32-33页 |
| 4.2.2 算法分析 | 第33-37页 |
| 4.3 支持向量机技术 | 第37-39页 |
| 4.3.1 理论分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 算法分析 | 第38-39页 |
| 4.4 算法实现 | 第39-43页 |
| 4.4.1 分类算法抽象类 | 第41-42页 |
| 4.4.2 决策树算法 | 第42-43页 |
| 4.4.3 支持向量机算法 | 第43页 |
| 4.5 实验分析 | 第43-45页 |
| 4.5.1 实验系统功能描述 | 第43-44页 |
| 4.5.2 实验方法与流程 | 第44-45页 |
| 4.5.3 实验分析与结论 | 第45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 系统总体设计与实现 | 第46-56页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 系统体系结构设计 | 第46-47页 |
| 5.3 数据架构 | 第47-49页 |
| 5.4 逻辑架构 | 第49-54页 |
| 5.4.1 元数据管理子系统 | 第50-52页 |
| 5.4.2 数据集成子系统 | 第52页 |
| 5.4.3 数据分析子系统 | 第52-53页 |
| 5.4.4 前端展现子系统 | 第53-54页 |
| 5.5 物理架构 | 第54-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
