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基于Web招聘信息的文本挖掘系统研究

作　者: 钟晓旭
导　师: 胡学钢；吴玉
学　校: 合肥工业大学
专　业: 计算机技术
关键词: Web招聘信息数据挖掘相关性分析
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 137次
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内容摘要

随着计算机的普及以及互联网技术的飞速发展,Web上的招聘信息量越来越庞大,同时越来越多的高校毕业生倾向于从网络搜寻招聘信息。这些信息反映了用人单位对人才的使用要求,同时,为高等院校及时了解社会对人才的需求,开设专业,安排课程,提供了有价值的信息,也对学生的学习起到了促进的作用。为此,如何从海量的Web信息中快速有效地获取所需要的招聘信息,如何发现这些信息中隐含的知识模式,是一个非常值得研究的课题,这也使得Web文本挖掘技术成为数据挖掘中一个研究的热点。本文首先介绍了Web文本挖掘的研究背景、研究意义和国内外的研究现状,以及文章的主要研究内容和结构安排。其次,研究了Web文本挖掘的一般过程,主要包括网页采集、预处理、网页净化、分词、特征表示、特征选取和文本聚类技术。接着,本文探讨了相关性分析技术。介绍了相关性分析的概念和相关关系,给出了相关系数的计算方法和显著性检验。然后,针对中文文本的聚类,本文设计了Web招聘信息挖掘系统。对文本挖掘系统中各个功能模块进行了详细的分析和设计。最后,对Web招聘信息挖掘系统进行了实现,并进行了实验分析研究。实验结果表明,本系统主要的性能指标基本令人满意,具有较好的实际应用价值。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
致谢  7-10
插图清单  10-11
表格清单  11-12
第一章绪论  12-15
  1.1 课题的研究背景与意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13
  1.3 本文主要研究内容  13-14
  1.4 文章结构安排  14
  1.5 本章小结  14-15
第二章 Web文本挖掘的一般过程  15-26
  2.1 Web文本挖掘概述  15-16
  2.2 Web文本挖掘的过程  16-17
  2.3 网页采集  17-18
  2.4 预处理  18-22
    2.4.1 网页净化  19
    2.4.2 分词  19-20
    2.4.3 特征表示  20-22
    2.4.4 特征选取  22
  2.5 文本聚类  22-25
    2.5.1 基于划分的方法  22-23
    2.5.2 基于层次的方法  23-24
    2.5.3 基于密度的方法  24
    2.5.4 基于网格的方法  24
    2.5.5 基于模型的方法  24-25
  2.6 挖掘结果评价  25
  2.7 本章小结  25-26
第三章相关性分析  26-30
  3.1 相关关系  26
  3.2 相关系数的计算  26-28
  3.3 相关系数的显著性检验  28-29
  3.4 本章小结  29-30
第四章 Web招聘信息挖掘系统的设计  30-40
  4.1 设计思想  30
  4.2 Web招聘信息挖掘系统的主要功能模块  30-39
    4.2.1 数据采集模块  31-32
    4.2.2 数据预处理模块  32-37
    4.2.3 聚类模块  37-39
  4.3 本章小结  39-40
第五章系统的实现与相关性分析  40-47
  5.1 系统的开发和运行环境  40
  5.2 系统实现和各主要功能模块设计  40
  5.3 实验设计与结果分析  40-45
    5.3.1 职位按学历要求分组  41
    5.3.2 职位按工资水平分组  41-42
    5.3.3 大专层次职位需求  42-45
  5.4 职位与学历的相关性分析  45-46
  5.5 本章小结  46-47
第六章总结与展望  47-49
  6.1 本文的主要研究工作  47
  6.2 对下一步工作的展望  47-49
参考文献  49-53
攻读硕士学位期间发表的学术论文  53

基于Web招聘信息的文本挖掘系统研究

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