寿光人才求职招聘网站中资源检索算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| ·论文选题的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内外网络资源检索排序算法的发展现状 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文完成的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 数据挖掘的理论概述 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第18-19页 |
| ·分类预测 | 第18页 |
| ·关联分析 | 第18-19页 |
| ·聚类分析 | 第19页 |
| ·概念描述 | 第19页 |
| ·演变分析 | 第19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-21页 |
| ·定义挖掘问题 | 第20页 |
| ·数据准备 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘 | 第21页 |
| ·模式评估 | 第21页 |
| ·数据挖掘的实现方法 | 第21-24页 |
| ·神经网络 | 第21-22页 |
| ·决策树 | 第22页 |
| ·粗糙集技术 | 第22页 |
| ·在线分析处理 | 第22-23页 |
| ·模糊集 | 第23-24页 |
| 3 人才求职招聘网站的总体方案 | 第24-38页 |
| ·网站的总体架构 | 第24-26页 |
| ·基本设计概念和处理流程 | 第24-25页 |
| ·软件结构 | 第25-26页 |
| ·网站的数据库设计 | 第26-28页 |
| ·逻辑结构设计 | 第26-27页 |
| ·物理结构设计 | 第27-28页 |
| ·网站的功能模块设计 | 第28-35页 |
| ·功能和模块的划分如图3-3 | 第28页 |
| ·首页模块 | 第28-30页 |
| ·求职模块 | 第30-31页 |
| ·招聘模块 | 第31-33页 |
| ·人才交流(业务平台模块) | 第33-35页 |
| ·网站运行环境配置 | 第35-36页 |
| ·人才求职招聘网站中资源检索的重要意义 | 第36页 |
| ·数据挖掘中的聚类分析在资源检索的应用 | 第36-38页 |
| 4 人力资源数据预处理 | 第38-52页 |
| ·人力资源数据获取 | 第38页 |
| ·预处理的重要意义 | 第38-39页 |
| ·数据预处理的过程 | 第39-42页 |
| ·数据清理(Data Cleaning) | 第39-40页 |
| ·数据集成和变换 | 第40-41页 |
| ·数据归约(Data Reduction) | 第41-42页 |
| ·网站中人力资源数据的预处理的实现 | 第42-52页 |
| ·属性值的特征分析 | 第42-43页 |
| ·网站中资源的数据清理 | 第43页 |
| ·网站中资源的数据变换 | 第43-52页 |
| 5 资源检索算法研究 | 第52-69页 |
| ·聚类分析概述 | 第52页 |
| ·聚类分析算法 | 第52-56页 |
| ·聚类分析算法概述 | 第52-53页 |
| ·聚类算法分类 | 第53-55页 |
| ·K-Means聚类算法 | 第55-56页 |
| ·基于有效指数的相异聚类算法 | 第56-61页 |
| ·基本理论概述 | 第56-58页 |
| ·相异聚类 | 第58-59页 |
| ·基于有效指数的动态聚类 | 第59页 |
| ·算法总体描述 | 第59-61页 |
| ·基于有效指数的相异度聚类算法的实现 | 第61-65页 |
| ·使用相异度进行聚类初始代表对象的选取 | 第61-62页 |
| ·使用聚类有效指数进行聚类参数的动态调整 | 第62-64页 |
| ·基于有效指数的相异聚类算法的结果分析 | 第64-65页 |
| ·有效指数的相异聚类算法在人才招聘网站中的应用 | 第65-69页 |
| 6 结论 | 第69-71页 |
| ·研究结论 | 第69页 |
| ·展望和研究方向 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |
