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。

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。

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。

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