K-Means聚类方法在简历数据中的应用
文本挖掘(Text Mining)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。其中简历数据是一类內容以个人基本信息为主，语言精短、简约、明快，并且具有很强目的性的文本数据。针对简历数据区别于其他文本数据简短、明确的特点，采用聚类分析申的K-Means方法对其进行聚类分析。实验结果表明，将K-Means聚类算法应用在简历数据中，聚类结果符合用户需求，且具有实际意义并对人力资源效率的提高有一定帮助。
简历数据 特征提取 文本挖掘 聚类算法
冯丽娜 周丽华
云南大学信息学院计算机科学与工程系 昆明 650091
国内会议
成都
中文
276-278
2009-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）