【摘 要】
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当前动态数据挖掘的算法大多是静态数据挖掘算法的改进算法,计算过程十分繁琐。为此,提出了一种基于动态时序的用于岗位招聘数据的挖掘技术。充分利用各类时序数据相互依赖的特征,通过隐马尔可夫模型创建由时序数据转换而来的似然空间,再以分层聚类的方式对时序数据的动态特征进行分类。实际应用结果表明,所提出的算法适用于网络环节下岗位招聘大数据的分析与挖掘。
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当前动态数据挖掘的算法大多是静态数据挖掘算法的改进算法,计算过程十分繁琐。为此,提出了一种基于动态时序的用于岗位招聘数据的挖掘技术。充分利用各类时序数据相互依赖的特征,通过隐马尔可夫模型创建由时序数据转换而来的似然空间,再以分层聚类的方式对时序数据的动态特征进行分类。实际应用结果表明,所提出的算法适用于网络环节下岗位招聘大数据的分析与挖掘。
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