【摘 要】
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该文的工作主要在以下几个方面:1、概述了数据仓库的概念,详细地叙述了数据挖掘技术,包括概念、处理过程、系统结构、分析模型、常用技术,并针对该文用到的聚类分析中的K-Mea
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该文的工作主要在以下几个方面:1、概述了数据仓库的概念,详细地叙述了数据挖掘技术,包括概念、处理过程、系统结构、分析模型、常用技术,并针对该文用到的聚类分析中的K-Means算法和时序模型分析做了详细论述.2、从总体上论述了人才市场多媒体信息服务系统,有重点地叙述了多媒体信息管理系统以及其中的多媒体信息查询系统和人才数据挖掘系统,并就两个系统做了比较.3、从结构和功能上详细地叙述了人才数据挖掘系统,包括模型管理模块、人才智能匹配模块和人才供需预测模块.4、该文结合了数据挖掘技术和人才心理测评技术,运用在人才数据挖掘系统中,基于关系数据库建立数据挖掘库,然后建立数据挖掘模型,并结合数理统计方法,实现了人才智能匹配和人才供需预测.在解析聚类模型时,该文提供了运用笛卡儿积原理的方法,并提出了大概率特征值的概念,以及判断大概率特征值的标准.根据数据的更新和对模型的评估,实现挖掘模型的更新和改进.
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