基于人才认知的数据挖掘研究
【摘要】：
随着计算机技术，特别是数据库技术的发展，在人才市场上积累了大量的人才数据。如何发现隐含在这些数据中的规则和知识，并辅助决策，成了亟待解决的问题。数据挖掘技术的出现和发展为此提供了有力支持。
数据挖掘就是从大量的、不完备的数据中，提取出事先未知的、但具有价值的信息和知识的过程。本文在对数据挖掘技术的理论研究基础上，描述了该技术在人才认知系统中的应用。主要阐明了人才认知系统在数据预处理的前提下，如何运用改进的聚类方法，对人才库进行合理、高效的聚类，然后在其结果簇上进行回归分析，从而得到各类人才能力的评价标准。其中，改进的聚类算法，在聚类的合理性、高效性和精确性等方面都有显著的提高。
【关键词】：数据挖掘 知识发现 数据预处理 聚类分析 回归分析 【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TP311.12
【目录】：
- 中文摘要2-39
- 第一章 引言39-46
- §1．1 数据挖掘是知识发现的核心39-44
- §1．2 目标的确定及本文的研究重点44-46
- 第二章 数据挖掘基础知识介绍及其在人才认知系统中的应用46-57
- §2．1 数据挖掘的任务及其应用46-47
- §2．2 数据挖掘的方法及其应用47-51
- §2．3 数据挖掘系统的体系结构51-57
- 第三章 信息的表示与处理57-64
- §3．1 数据挖掘中的数据类型57
- §3．2 人才认知系统的编码方案57-62
- §3．3 文本信息的处理62-64
- 第四章 数据预处理64-74
- §4．1 人才认知系统的数据结构64-65
- §4．2 数据清理65-70
- §4．3 数据变换70-72
- §4．4 数据归约72-74
- 第五章 聚类分析74-85
- §5．1 主要的聚类方法74-76
- §5．2 聚类方法在人才认知系统中的应用76-85
- 第六章 回归分析85-94
- §6．1 线性回归及其在人才认知系统中的应用85-92
- §6．2 异常数据的发现92-94
- 第七章 结束语94-98
- §7．1 数据挖掘的现状及发展方向95-96
- §7．2 人才认知系统中的问题及展望96-98
- 致谢98-99
- 参考文献99-101
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