關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在網(wǎng)上招聘系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和數(shù)據(jù)庫技術(shù)在信息管理中的廣泛應(yīng)用，在各應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫中已存儲了大量的數(shù)據(jù)。如何從中發(fā)現(xiàn)所隱藏的、預(yù)先未知的信息，已顯的尤為重要，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是為解決此問題而產(chǎn)生的。本文針對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中FP-growth算法的不足，在算法的具體實現(xiàn)過程中對其進(jìn)行了改進(jìn)，并將其應(yīng)用于網(wǎng)上招聘系統(tǒng)之中，通過分析網(wǎng)上招聘系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來預(yù)測招聘者的招聘規(guī)律，對挖掘出的結(jié)果做出分析，應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)解決了實際問題。 本文針

2、對FP-growth算法的不足在算法的具體實現(xiàn)過程中從兩方面對其進(jìn)行了改進(jìn)：一方面，F(xiàn)P-growth算法是一種效率較高的算法，它不產(chǎn)生候選集，但仍需多次遍歷結(jié)果集L。針對此問題本文對其進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的HFP-growth算法將結(jié)果集L的數(shù)據(jù)以項名稱對應(yīng)項支持度計數(shù)的形式存入hash表，在找某個項的支持度計數(shù)時給hash表傳入項名稱就能返回對應(yīng)的支持度計數(shù)，節(jié)省多次遍歷結(jié)果集L的時間。實驗結(jié)果表明，本算法有效地節(jié)省了挖掘的時間，在實

3、際挖掘過程中取得了良好的效果；另一方面，由于數(shù)據(jù)項與條件模式庫都要運用建立FP-tree的算法，因此本文對其進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的DSFP-growth算法統(tǒng)一了數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與條件模式庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，生成條件樹的時候省去了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換過程。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法效率優(yōu)于原FP-growth算法效率。 將以上的研究成果實際應(yīng)用于名智網(wǎng)上招聘系統(tǒng)之中，從中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上招聘系統(tǒng)中各屬性之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，即用人單位的錄用規(guī)律。通過對挖掘