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基于文本挖掘的简历筛选问题研究开题报告

 2022-01-11 17:56:59  

全文总字数:1675字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当今时代,互联网高速发展,爆炸式的信息给民众以巨大的冲击,同时也给企业带来了严峻的挑战。

单论人力资源部门,数量庞大的简历的筛选就是一个重要问题。

如果单纯依靠人工筛选,首先会耗费大量的人力资源,其次会造成因疏忽或主观臆断而错失人才等问题。

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2. 研究的基本内容

本文的研究主要针对企业收到的大量简历,根据简历的文本内容,对简历进行文本分类、文本聚类、信息抽取摘要并压缩,再根据企业用人要求进行简历的出初步筛选。

研究内容初步分为两个部分,第一部分是关于文本挖掘技术的理论研究,第二部分是文本挖掘在简历筛选中的的应用。

第一部分将了解数据挖掘、文本挖掘的相关基本内容,对层次聚类法、平面划分法、简单贝叶斯聚类法、k-最邻近参照聚类法、分层聚类法等聚类算法进行研究。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案:查阅资料,了解数据挖掘、文本挖掘的相关基本内容,了解层次聚类法、平面划分法、简单贝叶斯聚类法、k-最邻近参照聚类法、分层聚类法等聚类算法,并重点掌握一种聚类算法,并将其应用于简历筛选中。

将简历中的重点要素进行分析处理,以便研究处理。

进度安排:2月-4月:了解数据挖掘、文本挖掘的基本内容;了解几类聚类算法,并重点掌握其中一种5月:对简历各要素进行分析处理,并将文本挖掘应用于简历筛选,进行相关实验及结果分析6月:整理实验,分析结果,按照学校要求完成毕业论文的撰写预期结果:了解数据挖掘及文本挖掘的基本内容,了解文本挖掘中的多种聚类算法,掌握一种算法,将文本挖掘应用与简历筛选。

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4. 参考文献

[1]陈晓云.文本挖掘若干关键技术研究[d].复旦大学.2005

[2]程显毅朱倩.文本挖掘原理.北京:科学出版社.2010

[3]鹿小明.文本挖掘及其在信息检索中的应用.情报资料工作.2004

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