电子政务综合平台人力资源决策系统的研究
这是一篇关于电子政务,J2EE,决策支持,C4.5算法的论文, 主要内容为信息化作为当前最先进的生产力,极大地推动了传统工业社会向现代信息化社会的转变。电子政务作为信息化建设中一个极为重要的研究领域,正受到越来越多的政府和企业的重视。国内外已经从多个方向对电子政务展开了研究,相关领域的技术已经非常成熟稳定。正是在这种背景下,某研究所提出构建电子政务综合平台,并在该平台的基础上构建人力资源决策系统,借此提升该所的业务管理能力,推进该所的组织建设,改进干部及人才管理方式,以及对外服务能力。本文对电子政务和挖掘算法在国内外的研究现状进行了简要介绍,通过对该研究所现状的需求分析,提出了电子政务平台人力资源决策系统的实现目标,并对平台及人力资源决策系统展开了详细地功能分析和非功能性分析。本文重点放在了电子政务平台、决策树算法的改进及其在人力资源决策系统上的应用上,包括平台的总体设计、技术架构设计、数据库设计和各主要功能模块的设计与实现、基于C4.5决策树算法的改进及应用。本文的主要工作如下:(1)电子政务平台及人力资源决策系统的需求分析。对平台的三个主要模块及人力资源决策系统进行了详细地需求分析,接着从界面、内容和系统业务量需求等非功能性方面进行详细地需求分析。(2)电子政务平台的设计与实现,包括总体设计、数据库设计和主要功能模块的设计与实现。(3)基于C4.5决策树算法的改进及其在人力资源决策系统的应用。重点介绍了数据建模相关的决策树算法ID3、C4.5以及针对研究所人力资源管理的数据特点而对C4.5算法进行的优化改进,并通过实验验证了改进算法的有效性。接着将改进算法应用到决策系统,详述了系统涉及到的步骤,并简要描述了决策系统的实现。本文研究并实现的电子政务综合平台人力资源决策系统,功能全面,安全性高,业务处理快速高效,资源整合度高,服务人性化,可以有效地提高研究所的管理和服务的效率和质量。
电子政务综合平台人力资源决策系统的研究
这是一篇关于电子政务,J2EE,决策支持,C4.5算法的论文, 主要内容为信息化作为当前最先进的生产力,极大地推动了传统工业社会向现代信息化社会的转变。电子政务作为信息化建设中一个极为重要的研究领域,正受到越来越多的政府和企业的重视。国内外已经从多个方向对电子政务展开了研究,相关领域的技术已经非常成熟稳定。正是在这种背景下,某研究所提出构建电子政务综合平台,并在该平台的基础上构建人力资源决策系统,借此提升该所的业务管理能力,推进该所的组织建设,改进干部及人才管理方式,以及对外服务能力。本文对电子政务和挖掘算法在国内外的研究现状进行了简要介绍,通过对该研究所现状的需求分析,提出了电子政务平台人力资源决策系统的实现目标,并对平台及人力资源决策系统展开了详细地功能分析和非功能性分析。本文重点放在了电子政务平台、决策树算法的改进及其在人力资源决策系统上的应用上,包括平台的总体设计、技术架构设计、数据库设计和各主要功能模块的设计与实现、基于C4.5决策树算法的改进及应用。本文的主要工作如下:(1)电子政务平台及人力资源决策系统的需求分析。对平台的三个主要模块及人力资源决策系统进行了详细地需求分析,接着从界面、内容和系统业务量需求等非功能性方面进行详细地需求分析。(2)电子政务平台的设计与实现,包括总体设计、数据库设计和主要功能模块的设计与实现。(3)基于C4.5决策树算法的改进及其在人力资源决策系统的应用。重点介绍了数据建模相关的决策树算法ID3、C4.5以及针对研究所人力资源管理的数据特点而对C4.5算法进行的优化改进,并通过实验验证了改进算法的有效性。接着将改进算法应用到决策系统,详述了系统涉及到的步骤,并简要描述了决策系统的实现。本文研究并实现的电子政务综合平台人力资源决策系统,功能全面,安全性高,业务处理快速高效,资源整合度高,服务人性化,可以有效地提高研究所的管理和服务的效率和质量。
Weka平台下电商系统的决策算法研究
这是一篇关于数据挖掘,决策树,C4.5算法,WEKA,分类算法的论文, 主要内容为当今社会伴随信息产业和技术的迅猛发展,互联网技术和应用已经成为信息传递的最主要手段和平台,而随着数据库应用的规模、范围和深度不断扩大,数据挖掘工作变得尤为重要。数据挖掘集合了机器学习、模式识别、统计、数据库等技术,广泛运用在电子商务系统、银行信用系统、保险行业、电信业务系统、医疗系统等方方面面。而决策树分类算法是数据挖掘算法体系中比较常用也较为经典的算法。决策树分类算法体系有很多种算法,包括比较经典的ID3、C4.5、CART算法等,当前形势下,对算法效率的提升,是一个很重要的研究课题。本文在学习决策树分类C4.5算法的基础上,以C4.5V1算法为研究重点,在此基础上,展开进一步的研究和创新。首先,充分学习分析了数据挖掘平台WEKA的功能和系统框架,在该平台下对各经典算法进行数据演练和性能评估,遵照决策树分类算法性能的评价标准,对各算法性能进行比较和分析。其次,对C4.5算法进行深入研究,并且设计出算法系统的模块组成部分,实现了代码,集成到Weka平台下。使用网上公开的用于数据挖掘的数据集进行测试,与经典的C4.5进行性能上的对比,验证了C4.5V1算法很好地集成到Weka平台下,且性能明显优于经典算法。不足的是,建模时间复杂度却增大了。接着,本文在C4.5V1算法的基础上,提出了改进的C4.5V2算法和C4.5V3算法,分别从算法的分类准确率和算法的建模时间两个方面进行了改进。C4.5V2算法通过引入属性间冗余度的概念,削弱了其他属性对当前属性的分类影响程度,从而提高了算法的分类准确率。但与此同时,C4.5V2算法在建模时间上有了更多的消耗,它的准确率的提高是以牺牲建模时间为代价的。改进的C4.5V3算法很好地解决这一问题,通过将公式中大量的对数运算简化成四则运算,简化了算法体系的计算过程,从而极大地压缩了算法的建模时间。最后,将改进后的C4.5V2、C4.5V3算法实现代码化,集成到WEKA平台下,进行算法性能测试,同时,应用到电商系统的数据集中,分别使用C4.5算法以及改进的各个版本,在分类准确率和算法建模时间两个方面作详细对比,实验证明提出的改进算法分别在准确率和时间复杂度上有所改进。
基于决策树算法的气象数据分析及发布平台
这是一篇关于气象数据,C4.5算法,Bagging算法,AdaBoost算法,MVVM的论文, 主要内容为人们的生活和气象预报有着密不可分的关系,实时而准确的天气预报非常重要。随着气象观测技术的进步、探测仪器的精准化和数据存储技术的发展,获得了海量的复杂的多维气象数据。从这些数据中准确高效的分析所蕴含的规律是一个巨大的挑战。另一方面,一个高性能的气象预报发布平台是不可或缺的,能及时的将气象信息传递给用户。本文的数据来自于广东省佛山市自动气象站气象数据,以C4.5决策树算法为研究对象,并且结合组合算法构建组合降雨预测模型,对多维气象数据进行准确的分类,并且实现了气象信息预报发布平台。具体如下:(1)基于决策树算法,对决策树算法的基本概念、类别、实现过程和性能评价进行详细的介绍。对C4.5决策树做出两点改进:针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类,没有考虑属性对分类结果的影响,导致的分类准确率低的问题,提出了基于距离权值的C4.5算法。针对叶子节点含有的最小样本数对生成决策树的影响不同的问题,设置叶子节点的最小样本数为最佳值,构建最佳分类模型。(2)介绍组合算法的概念、分类,尤其详细介绍了 Bagging和AdaBoost算法的实现过程。利用C4.5算法和基于距离权值的C4.5算法训练多个基础分类器,并且通过Bagging和AdaBoost算法构建组合决策树,实验证明,组合决策树在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。(3)针对自动气象站的气象数据搭建降雨分类模型,利用分类模型进行降雨预测,搭建气象预报发布平台。介绍了平台的设计目标、总体设计架构和模块功能等。本论文采用基于MVVM(控制器-模型-视图)开发模式的Vue.js框架,利用JavaScript等前端技术实现气象预报发布平台的搭建。
C4.5算法优化及其在工业品销售中应用研究
这是一篇关于工业品,精准营销,预测模型,C4.5算法,Gini指数,精准度的论文, 主要内容为工业品的生产与销售是现实生活中必不可少的重要因素,已经影响到社会的各个方面,也在社会众多领域中扮演着重要的角色。目前阶段工业品分类众多、决策采购的过程繁琐、交易涉及的金额大、对专业性要求强。传统的购买方式靠客户关系代购、渠道采购或在销售平台上选择购买,这导致顾客需要花费大量的时间和精力。对于公司销售平台来说能分析顾客购物的意图,实现精准化营销,同时预测出工业品的销售情况,才在竞争激烈的当今社会占有一席之地,也是销售平台系统运营胜出的必由之路。为了实现对客户的精准营销以及预测工业品的销售情况,建立工业品销售预测系统。销售预测系统帮助销售人员解决实现对客户的精准营销,帮助平台管理人员预测工业品的销售情况,因此系统具有以下功能:1)数据预处理功能。从电商平台数据库中提取所有数据表,结合销售数据记录表,共同完成系统的数据获取;获取后的数据需要预处理,清除存在的“脏”数据;由于数据的来源不同,需要完成数据的格式转换。2)预测模型功能。对于实现精准营销而言需要分析不同类型的客户、不同类型的工业品和相关影响因素;对于实现预测工业品的销售情况,需要分析不同类型的工业品以及影响其销售的因素。为了准确的预测分析结果,选择C4.5决策树算法建立预测模型,引入Gini指数提高系统在工业品预测销售的精准度。改进后的模型不仅建模快、处理分类简单而且提高了系统预测的准确度。对于实现精准营销而言,将相关影响因素数据导入预测模型,预测模型给出客户偏爱工业品的类型;对于预测工业品的销售情况而言,将不同类型的工业品以及影响因素导入系统,预测出该类型工业品的销售情况。3)调整营销策略功能。销售人员可以根据预测模型的结果对用户实现精准销售,为个人提高业绩为公司实现效益。平台管理人员可以调整平台营销策略,也为公司的仓库存储提供便利。结合电商销售平台实际情况,通过对电商销售平台上用户以及工业品的研究,找出用户未来会购买的工业品以及预测工业品销售情况。通过制定恰当的销售策略,为该平台销售以及业务的长期规划带来积极的意义。
基于决策树的学生成绩分类模型的教学评估系统
这是一篇关于决策树,C4.5算法,学生成绩,分类模型,教学评估系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展以及高校师生信息化程度的不断深入提高,对学生成绩进行管理、统计、对比等简单的信息处理方式已经难以满足学生和学校在实际校园生活中的需要。在人工智能广泛应用于各领域的当下,基于数据挖掘技术的学生各方面情况预测的研究已经成为当今国内外高校信息管理领域研究的热点。学者们通过各个不同的角度,运用不同的数据挖掘算法,对各种学生各种行为特征信息进行预处理,提出了对教育相关的各方面状态进行预测的不同研究成果。但是,哪类数据挖掘算法比较适合高校信息化管理的提高,大数据分析技术在哪些方面可以帮助高校进行学生管理,如何将数据挖掘算法应用于学生管理中并且得到有效的应用,现有的学生信息化数据如何用到学生的未来情况预测中去,这些问题都有待进一步研究。本文在已有研究成果的基础上,从高校现有信息化建设的实际情况出发,做了如下几个方面的研究:首先,对决策树算法进行比较分析,通过实验验证了不同决策树算法在成绩预测领域的准确率和适用性,提取学院现有信息化系统中关于学生兴趣、学生习惯、课后复习情况、出勤率、教师职称、教学态度、教学方法等相关特征,对数据进行预处理得到一个比较合理的数据集,将各个决策树算法应用到学生成绩预测中,运用十折交叉验证法验证该算法的性能,实验结果表明改进的C4.5算法对学生成绩预测具有比原始C4.5算法以及其他几个决策树算法更高的准确率,并且在不同维度的属性作为训练集的情况下表现出更好的鲁棒性。其次,基于前一部分的决策树学生成绩预测模型,应用面向对象的思想,集成高校现阶段的各个信息化系统,进行了系统架构、建模设计、数据库结构设计等方面的设计,以B/S架构初步实现了教学评估系统,对现有学生信息进行处理,预测学生未来成绩,对高校教学工作和教学评估具有一定指导作用。最后,本文还对上述主要工作进行了总结,指出由于时间关系和与其它系统的对接客观因素原因,课题中在选择更多和学生成绩相关属性信息方面的不足以及还未涉及研究和教学评估指标也密切相关的师资队伍建设、教学档案、教学条件等指标的挖掘分析。今后将进一步完善系统,延伸到综合应用关联规则算法、决策树算法、聚类算法等对学生心理、学生一卡通的消费、使用情况进行研究以期用分析结果为困难学生实现精准帮扶。
基于C4.5改进的林地宜植性预测系统的研究与实现
这是一篇关于C4.5算法,园林绿化,可视化,预测,林地宜植性的论文, 主要内容为随着信息技术的不断变革,在城市建设中,园林绿化水平正在蓄力提升。党的十八大以来,园林绿化已经成为一门新兴的环境产业,其行业发展领域一直在不断地扩大。结合城市发展现状和人民生活品质的提升等因素,城市的园林建设在苗木的种类、质量、成活率等方面均有较高的要求,尤其是在苗木的资源以及设计能力方面将成为优势企业的核心竞争力。为了推动城市园林绿化这一新兴产业的发展,本文以城市园林绿化工程的主要原材料之一苗木为主要因素,围绕数据挖掘技术中的决策树算法开展研究,提出了一种改进的C4.5决策树算法,制定出林地宜植性预测系统。首先通过对连续属性的不同值在同一属性下的分布特点进行分析,将统计学中的正态分布特征原理与C4.5算法相结合,依据属性正态分布特征对连续属性进行离散化处理。设置分割点为未知数,利用正态分布特征函数的积分公式,计算未知数分割点。然后对分割点进行排序,结合Fayyad边界值原理,选取排序后相邻两类边界点处的属性取值作为测试属性值计算信息熵,建立林地宜植性预测模型。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法在一定程度上提高了连续属性分类的准确率和决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。进而结合数据可视化技术对近几年园林种植苗木的种植面积、产生的经济效益进行可视化转换,为政府在园林建设决策方面提供了有力的支持,有助于政府发展园林绿化这一新兴产业。为构建具有应用价值的林地宜植性预测系统,本文首先研究了预测系统的构成,对整个系统进行功能性需求分析与非功能性需求分析,其次对数据库进行了概要设计和详细设计,使用改进的C4.5算法构建决策树模型和预测模型。最后使用Java开发语言、B/S架构模式、Spring、Spring MVC、Hibernate框架实现林地宜植性预测系统,并找若干用户对系统进行功能测试。从而证明系统运行的稳定性和改进算法的可行性,为政府管理者提供综合分析与智力支持。
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