关联规则算法在网上招聘系统中的研究与应用

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1、西安科技大学硕士学位论文关联规则算法在网上招聘系统中的研究与应用姓名：陈君申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：罗晓霞20090422论文题目：关联规则算法在网上招聘系统中的研究与应用专业：计算机应用技术硕士生：陈君(签名)醢盈指导教师：罗晓霞(签名)j丞瞧摘要随着信息技术的高速发展和数据库技术在信息管理中的广泛应用，在各应用领域的数据库中已存储了大量的数据。如何从中发现所隐藏的、预先未知的信息，已显的尤为重要，数据挖掘技术就是为解决此问题而产生的。本文针对关联规则挖掘中FP．groⅢh算法的不足，在算法的具体实现过程中对其进行了改进，并将其应用于网上招聘系统之中，通过分析网上招聘系

2、统中的数据来预测招聘者的招聘规律，对挖掘出的结果做出分析，应用关联规则挖掘技术解决了实际问题。本文针对FP．舯、砒算法的不足在算法的具体实现过程中从两方面对其进行了改进：一方面，FP．gro叭h算法是一种效率较高的算法，它不产生候选集，但仍需多次遍历结果集L。针对此问题本文对其进行了改进，改进后的HFP．growm算法将结果集L的数据以项名称对应项支持度计数的形式存入haSh表，在找某个项的支持度计数时给hash表传入项名称就能返回对应的支持度计数，节省多次遍历结果集L的时间。实验结果表明，本算法有效地节省了挖掘的时间，在实际挖掘过程中取得了良好的效果；另一方面，由于数据项与条件模式库都要运用

3、建立FP．讹e的算法，因此本文对其进行了改进，改进后的DSFP．gro、^m1算法统一了数据项的数据结构与条件模式库的数据结构，生成条件树的时候省去了数据结构的转换过程。实验结果表明，改进后的算法效率优于原FP-印、砒算法效率。将以上的研究成果实际应用于名智网上招聘系统之中，从中发现网上招聘系统中各属性之间的关联规则，即用人单位的录用规律。通过对挖掘结果进行归纳与分析，结合实际工作，有效的协助有关部门在招生过程中对学生选择专业的方向进行指导，克服学生选择专业时的盲目性，优化专业结构，从而提高就业率。关键词：关联规则；FP．growm算法；HFP．印wm算法；DsFP．gr0、础算法；网上招聘系

4、统研究类型：应用研究Subject：TheAppIicationofAIgorithmAssociationRulesinon—IineRecruitmentSystemSpecialty：ComputerAppIication11echnologyName：ChenjunInstructor：LuoXiaoxiaABSTRACT(signature)盟画丛丑(signature)厶迦2￡主当2型主圣W珧thedeVelopmentoftheinf．omationtecllIlologyandtlle印plicationofdatabaSetecllIlologyiniⅢ'o肌ationman

5、agement，m嬲sivedatallavebeencontinuouslyStoredinmanyhndsofdatabase．WeaUknowmatitisveryimportantt0fiIldthemddenandunknowninfornlationfortheseareaS．TheDataMillingteclⅡlologyisallemciemsolutiont0t11isproblem．AccordingtothedeficiencyoftheFP-gro训．hAlgorithm，t11eFP—growthAlgorithmisimproVedinAlgorithmreali

6、zationandisusedintheon．1inerecmitmentsvstem．BvanaJyzingdata舶mon-1inerecmitmemsystem，therecmitmentmlesarel(Ilown，alldtheminedresultsareanalyzed，andsomerealisticproblemshaVebeensolvedby印plyingtheaSsociationmlesminingtechnolo盱Inthef．aCeofthe仇lditionalassociationmlesmiIlingalgorithms、Ⅳea

7、mess，tl：lisdiss

8、ertationimproVedtheFP-gro、矾halgoritlllIl丘Dm似，oaSpects：First，illtheaussociationmledatamimngFP—growchalgorit№isahi曲e位ciencymgorithm，notproducingthecandidatesets，butstillh乏ⅣiI培to仃aVelresultsetsLmanytimes