数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究

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数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究

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数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究的目的及意义	第10-11页
1.3 研究现状与发展趋势	第11-12页
1.4 研究内容	第12-13页
1.5 论文组织结构	第13页
1.6 本章小结	第13-15页
第二章人力资源理论综述	第15-19页
2.1 人力资源管理	第15-16页
2.1.1 人力资源管理的定义	第15页
2.1.2 人力资源管理的任务	第15-16页
2.2 人力资源价值研究综述	第16-17页
2.2.1 风险分类	第16-17页
2.2.2 风险识别	第17页
2.2.3 风险评估	第17页
2.2.4 风险消除	第17页
2.2.5 风险监控	第17页
2.3 人力资源模块分析	第17-18页
2.3.1 招聘管理	第17-18页
2.3.2 离职管理	第18页
2.3.3 绩效管理	第18页
2.3.4 薪金管理	第18页
2.4 本章小结	第18-19页
第三章数据挖掘技术	第19-25页
3.1 数据挖掘的概念	第19页
3.2 数据挖掘的现状	第19-20页
3.3 数据挖掘的应用	第20-21页
3.4 数据挖掘的任务	第21-24页
3.5 本章小结	第24-25页
第四章数据分类中的决策树学习方法	第25-33页
4.1 决策树学习的表示形式	第25-26页
4.2 决策树的建立	第26页
4.3 决策树学习算法介绍	第26-32页
4.3.1 属性选择度量	第27页
4.3.2 信息熵	第27-28页
4.3.3 信息增益与增益率	第28-29页
4.3.4 ID3与C4.5 算法的比较	第29-30页
4.3.5 C4.5 算法中的离散化与默认值处理	第30-31页
4.3.6 C4.5 的剪枝	第31-32页
4.4 本章小结	第32-33页
第五章决策树分类在求职倾向挖掘中的应用	第33-61页
5.1 决策树算法的选择	第33页
5.2 业务问题的定义	第33-34页
5.3 数据抽取	第34-42页
5.4 数据预处理	第42-53页
5.4.1 数据集成	第42-43页
5.4.2 数据清洗	第43-48页
5.4.3 数据归约	第48-50页
5.4.4 数据转换	第50-53页
5.5 建立求职倾向分析决策树	第53-60页
5.5.1 数据输入	第53-54页
5.5.2 参数设置	第54-55页
5.5.3 决策树的建立与模型评价	第55-56页
5.5.4 规则生成和倾向矩阵建立	第56-60页
5.6 本章小结	第60-61页
第六章基于数据挖掘的个性化人才推荐方法	第61-73页
6.1 个性化推荐概述	第61页
6.2 传统的推荐方法	第61-64页
6.2.1 基于内容的推荐	第61-63页
6.2.2 基于协同过滤的推荐	第63-64页
6.3 个性化人才推荐方法过程	第64-70页
6.3.1 职位硬性条件过滤	第65-66页
6.3.2 非硬性条件相似度计算	第66-68页
6.3.3 求职倾向权重计算	第68-69页
6.3.4 最终权重计算	第69页
6.3.5 职位推荐列表生成	第69-70页
6.4 推荐方法效果比较	第70-71页
6.4.1 数据集	第70页
6.4.2 评价标准	第70-71页
6.4.3 实验结果与分析	第71页
6.5 推荐方法应用实例	第71-72页
6.6 本章小结	第72-73页
第七章总结与展望	第73-75页
7.1 总结	第73页
7.2 展望	第73-75页
参考文献	第75-77页
致谢	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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