数据挖掘分类技术在企业人才招聘中的应用研究

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数据挖掘分类技术在企业人才招聘中的应用研究

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数据挖掘分类技术在企业人才招聘中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
1 绪论	第10-13 页
· 引言	第10-11 页
· 课题研究的目的及意义	第11 页
· 数据挖掘的研究现状	第11-12 页
· 研究的主要内容及组织结构	第12-13 页
2 数据挖掘的技术研究	第13-22 页
· 数据挖掘的基本理论	第13-16 页
· 数据挖掘的过程和模型	第16-18 页
· 数据挖掘的工具	第18-20 页
· 应用领域	第20-22 页
· 研究热点	第22 页
3 数据分类中的决策树算法	第22-31 页
· 数据分类	第22-25 页
· 数据分类的过程	第23-24 页
· 分类方法的评估标准	第24-25 页
· 决策树分类算法在在国内外的研究现状	第25-26 页
· 决策树算法的含义	第26 页
· 决策树算法的构造	第26-27 页
· 决策树方法的评价	第27-28 页
· 本文采用决策树的原因	第28 页
· 常用的决策树方法	第28-29 页
· 贝叶斯分类算法	第29 页
· 神经网络分类算法	第29-30 页
· 几种分类算法的比较	第30-31 页
4 课题需求分析及数据准备	第31-40 页
· 问题的提出	第31-32 页
· 问题的定义	第32-33 页
· 员工分类过程中的总体结构	第33-34 页
· 数据准备	第34-40 页
5 分类技术在人才招聘中的实现	第40-59 页
· ID3算法	第40-43 页
· ID3算法的定义	第41-42 页
· 算法的描述	第42 页
· ID3算法的基本策略的说明	第42-43 页
· 决策树的建立	第43-57 页
· ID3算法的具体实现过程	第43-48 页
· 建立决策树模型	第48-57 页
· 结果分析	第57-59 页
· 评估决策树分类效率的模型	第57 页
· 决策树中提取出的规则	第57-59 页
6 结束语	第59-61 页
· 工作总结	第59 页
· 未来工作展望	第59-61 页
参考文献	第61-64 页
致谢	第64-65 页
个人简历	第65 页
攻读学位期间的主要成果	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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