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面向LinkedIn社交网络的职业技能分布特征研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 论文的研究内容第16-17页
    1.4 论文的组织结构第17-18页
第2章 相关理论和技术第18-23页
    2.1 人脸识别第18-19页
        2.1.1 发展历史第18页
        2.1.2 技术特点第18页
        2.1.3 人脸识别过程第18页
        2.1.4 人脸图像的采集和检测第18-19页
        2.1.5 人脸图像的预处理第19页
        2.1.6 人脸图像的特征提取第19页
        2.1.7 人脸图像的匹配与识别第19页
    2.2 关联规则挖掘算法第19-22页
        2.2.1 关联规则相关概念第19页
        2.2.2 Apriori算法第19-20页
        2.2.3 FPGrowth算法第20页
        2.2.4 聚类的定义第20页
        2.2.5 聚类算法的性能评价指标第20-21页
        2.2.6 聚类算法分类第21页
        2.2.7 K-means聚类算法第21-22页
        2.2.8 AGNES聚类算法第22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 面向成长模型的LinkedIn社交网络中成员的年龄预测方法第23-37页
    3.1 成长模型设计第23-25页
    3.2 年龄预测算法描述第25-26页
    3.3 实验数据准备第26-27页
        3.3.1 具有真实年龄的用户数据集第26页
        3.3.2 LinkedIn账户数据集第26-27页
        3.3.3 具有真实头像图片的LinkedIn账户数据集第27页
    3.4 实验设计与结果分析第27-35页
        3.4.1 实验设置第27-28页
        3.4.2 实验结果及分析第28-35页
    3.5 本章小结第35-37页
第4章 面向LinkedIn社交网络中大数据的职业技能分布特征研究第37-50页
    4.1 职业技能采集与识别第37-39页
        4.1.1 职业技能采集第37-38页
        4.1.2 职业技能词识别第38-39页
    4.2 FP-Growth关联规则挖掘算法第39-42页
        4.2.1 FP-Tree的构建第40-41页
        4.2.2 FP-Tree上频繁项集的挖掘第41-42页
    4.3 AGNES聚类算法第42-44页
    4.4 职业技能关联分析第44-46页
        4.4.1 职业技能关联分析模型第44-45页
        4.4.2 职业技能关联特征第45-46页
    4.5 聚类分析第46-48页
        4.5.1 职业技能聚类分析模型第46-47页
        4.5.2 职业技能聚类特征第47-48页
    4.6 本章小结第48-50页
第5章 职业技能生命曲线聚类分析第50-63页
    5.1 职业技能生命曲线第50-52页
        5.1.1 职业技能生命曲线定义第50页
        5.1.2 职业技能数据集采集第50-52页
    5.2 协方差与相关系数第52-53页
        5.2.1 协方差第52-53页
        5.2.2 相关系数第53页
        5.2.3 利用相关系数计算两条职业技能生命曲线的距离第53页
    5.3 K-means++聚类算法介绍以及改进第53-55页
        5.3.1 K-means++聚类算法第53-54页
        5.3.2 距离计算方法改进第54-55页
    5.4 聚类算法优劣评价指标第55-57页
        5.4.1 无标签评价指标第55-56页
        5.4.2 有标签评价指标第56-57页
    5.5 聚类结果分析第57-61页
        5.5.1 实验设置第57页
        5.5.2 结果分析第57-61页
    5.6 本章小结第61-63页
第6章 总结和展望第63-65页
    6.1 工作总结第63-64页
    6.2 未来工作展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
附录第70-71页
详细摘要第71-73页

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