下载文档原格式
高校学生就业智能推荐系统设计与实现随着社会的发展和高校人数的增加，高校毕业生面临着越来越激烈的就业竞争。
为了帮助高校学生更好地实现就业目标，高校学生就业智能推荐系统应运而生。
本文将从系统设计和实现两个方面对高校学生就业智能推荐系统进行探讨。
一、系统设计1. 智能推荐算法高校学生就业智能推荐系统的核心是智能推荐算法。
该算法应该能够根据学生的个人信息、求职意向、专业背景等因素，为其推荐最适合的就业方向或职位。
这可以通过收集和分析大量的数据来实现，如历年就业数据、企业需求数据、学生简历等。
2. 学生信息管理系统应当有一个完善的学生信息管理模块，能够对学生的个人信息进行收集、整理和管理。
要求学生填写详细的个人信息，包括学习成绩、专业背景、实习经验等。
根据这些信息，系统能够更好地理解学生的优势和劣势，从而进行更准确的职位推荐。
3. 职位信息管理系统也需要一个职位信息管理模块，收集并整理企业发布的职位信息。
这些信息应当包括职位描述、薪资待遇、公司背景等。
通过对这些信息的分析，系统可以判断是否适合学生的需求，并将合适的职位进行推荐。
4. 系统用户界面高校学生就业智能推荐系统应该具备一个友好的用户界面，使学生能够方便地使用系统，并获取有价值的信息。
用户界面的设计应当简洁明了，提供多种过滤和搜索选项，方便学生根据自身条件进行职位的筛选。
同时，还可以提供一些求职指导的内容，帮助学生提升自己的求职技巧。
二、系统实现1. 数据采集与分析系统实现的关键是收集和分析大量的数据。
可以与高校合作，获取学生的个人信息和就业情况，也可以与企业合作，获取企业的需求信息和招聘数据。
通过数据分析，可以建立起学生和职位之间的关联模型，为学生提供个性化的职位推荐。
2. 智能推荐算法实现基于数据分析的结果，可以实现智能推荐算法。
这个算法可以根据学生的个人信息和企业的需求，进行匹配度评估，并为学生推荐合适的职位。
推荐算法的实现可以采用机器学习、数据挖掘等技术，确保推荐结果的准确性和实用性。
高校学生智能就业推荐系统设计随着社会的进步和科技的发展，高校毕业生就业问题越来越引人关注。
为了更好地帮助高校学生进行就业选择，提供个性化的就业推荐服务，设计一个智能就业推荐系统是非常必要的。
本文将介绍一个高校学生智能就业推荐系统的设计方案，并探讨其实现方法和功能。
一、系统概述高校学生智能就业推荐系统是一个基于人工智能和大数据分析的应用系统，旨在为高校学生提供个性化的就业推荐服务。
系统通过收集高校学生的个人信息、就业意向、学习成绩和实习经历等数据，结合大数据分析和个性化算法，为学生提供精准、高效的就业推荐建议。
二、系统设计1. 数据收集与整理系统需要收集高校学生的个人信息、就业意向、学习成绩和实习经历等数据。
这些数据可以通过学生填写在线问卷、学生档案和学生自愿提交的材料等方式进行收集。
为了确保数据的准确性和完整性，可以使用数据验证和清洗技术对数据进行预处理。
2. 数据存储与管理系统需要一个数据库来存储和管理学生的个人信息和就业数据。
数据库应该具备良好的性能和扩展性，方便对数据进行检索和更新。
同时，需要采用合适的隐私保护措施，确保学生个人信息的安全。
3. 数据分析与算法设计系统的核心是数据分析和个性化算法。
通过分析学生成绩、实习经历、专业背景等信息，可以建立学生的就业能力模型，然后使用机器学习和数据挖掘算法，根据学生的个人特点和职位要求，为学生推荐适合的职位和岗位。
这些算法需要不断优化和调整，以提高推荐的准确性和效果。
4. 推荐系统界面设计系统需要一个用户友好的界面，方便学生进行操作和查询。
界面设计应该考虑到不同设备的兼容性，同时提供个性化的推荐功能和筛选选项。
通过可视化和图形化展示，帮助学生更好地了解自己的就业情况和发展方向。
5. 多渠道信息交流系统可以通过手机App、网页和微信公众号等渠道，实现与学生的多渠道信息交流。
学生可以通过这些渠道查询就业信息、发布求职需求和获得就业指导。
同时，系统也可以定期推送就业相关资讯和招聘信息给学生，方便他们获取就业信息。
基于Python的毕业生就业数据分析系统设计与开发一、引言随着社会的不断发展，大学生就业问题一直备受关注。
毕业生们面临着就业压力和职业规划的挑战。
为了更好地帮助毕业生了解就业市场情况，本文将介绍基于Python的毕业生就业数据分析系统的设计与开发。
二、系统设计1. 系统架构基于Python的毕业生就业数据分析系统主要包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和可视化展示模块。
其中，数据采集模块负责从各大招聘网站和企业官网等平台获取就业数据；数据处理模块用于清洗和整理原始数据；数据分析模块实现对数据的统计分析和挖掘；可视化展示模块将分析结果以图表等形式直观展示给用户。
2. 技术选型在系统设计中，我们选择使用Python作为开发语言，结合Pandas、NumPy、Matplotlib等库来实现数据处理和分析功能。
同时，采用Flask框架搭建Web应用，实现用户界面的展示和交互。
1. 数据采集利用Python编写爬虫程序，从各大招聘网站上抓取相关的就业信息，并将其存储到数据库中，以备后续分析使用。
2. 数据处理通过Pandas库对原始数据进行清洗和整理，去除重复值、缺失值等异常数据，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析利用Python进行数据统计分析，包括对不同行业、地区、岗位需求量的分析，帮助毕业生了解就业市场的热点和趋势。
4. 可视化展示借助Matplotlib库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，直观展示数据分析结果，让用户更直观地了解就业形势。
四、系统功能基于Python的毕业生就业数据分析系统具有以下主要功能： -提供实时更新的就业信息； - 分析不同行业、企业对人才的需求情况；- 推荐适合毕业生的岗位和职位； - 提供简历优化建议和面试技巧；- 用户可以根据自身情况定制个性化的求职方案。
相比传统的就业指导服务，基于Python的毕业生就业数据分析系统具有以下优势： - 数据更新及时，能够反映最新的就业动态； - 数据分析更加客观科学，避免主观臆断； - 可视化展示直观清晰，易于理解和操作； - 用户体验友好，提供个性化推荐和定制服务。
数据分析毕业设计数据分析毕业设计导言：在当今信息时代，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的重要环节。
随着大数据技术的发展和应用，数据分析的重要性日益凸显。
作为一名数据分析专业的毕业生，毕业设计是一个重要的机会，可以将在学校学到的理论知识应用到实际项目中，提升自己的实践能力和创新能力。
1. 选题背景和意义数据分析毕业设计的选题需要有一定的背景和意义，这样才能体现出其研究的价值和实用性。
例如，可以选择一个与当前社会热点相关的话题，如电商平台的用户行为分析、金融市场的风险评估等。
选题背景和意义的明确可以帮助我们更好地理解研究的目的和价值，为后续的研究工作提供指导。
2. 数据采集与清洗数据分析的第一步是数据采集与清洗。
在毕业设计中，我们可以选择合适的数据源，并使用相应的数据采集工具进行数据的获取。
然后，我们需要对数据进行清洗和预处理，去除冗余数据、处理缺失值和异常值等。
数据的质量和准确性对后续的分析结果有着至关重要的影响，因此数据采集与清洗是毕业设计中不可忽视的环节。
3. 数据探索与可视化在数据清洗完成后，我们可以进行数据探索和可视化分析。
通过统计分析、数据挖掘和可视化工具，我们可以对数据进行探索性分析，发现数据的规律和特征。
同时，可视化分析可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据中的隐藏信息。
数据探索与可视化是毕业设计中的重要环节，可以为后续的数据建模和分析提供基础。
4. 数据建模与分析在数据探索的基础上，我们可以进行数据建模和分析。
根据具体的研究目的，选择合适的数据分析方法和模型，对数据进行建模和分析。
例如，可以使用机器学习算法进行预测分析，或者使用统计模型进行相关性分析。
数据建模和分析是毕业设计中的核心环节，可以帮助我们深入理解数据，挖掘数据中的价值。
5. 结果解释与应用在数据建模和分析完成后，我们需要对结果进行解释和应用。
通过对结果的解释，我们可以得出结论并提出相应的建议。
同时，我们还可以将研究结果应用到实际问题中，为相关领域的决策提供支持。
大数据方向毕业设计任务书一、任务背景随着互联网的快速发展，大数据技术成为了当前的热门领域。
大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，能够帮助企业和机构更好地理解数据，并做出科学决策。
因此，在当前大数据时代背景下，掌握大数据技术已经成为毕业生就业的热门方向之一。
本次毕业设计的任务是设计和实现一个大数据应用。
通过对大数据技术的学习和实践，理解大数据技术的原理和应用场景，开发并实现一个具体的大数据应用，能够提高学生在大数据领域的技术能力和实践经验，为学生的就业创造更好的条件。
二、任务要求1.研究大数据技术的基本理论和发展现状，了解大数据技术在实际应用中的场景和需求。
2.选择一个具体的大数据应用场景，分析该应用场景下的需求，并根据需求设计大数据应用的架构和功能。
3.使用合适的大数据技术和工具，实现所设计的大数据应用。
可以选择Hadoop、Spark、HBase等开源软件进行开发。
4.对所实现的大数据应用进行测试和优化，保证系统的稳定性和性能。
5.编写毕业设计报告，包括选题的背景、需求分析、设计方案、实现过程和结果等。
三、任务计划1.第一周：研究大数据技术的基本理论和发展现状，了解大数据应用的需求和场景。
2.第二周：选择大数据应用场景，分析需求，设计大数据应用的架构和功能。
3.第三周至第六周：实现大数据应用，选择合适的大数据技术和工具进行开发。
4.第七周至第八周：对所实现的大数据应用进行测试和优化。
5.第九周至第十周：撰写毕业设计报告。
四、任务成果1.完成一个具体的大数据应用，能够满足选定场景下的需求。
2.通过测试和优化，保证所实现的大数据应用的稳定性和性能。
3.撰写完整的毕业设计报告，包括选题的背景、需求分析、设计方案、实现过程和结果等。
五、评价标准1.对大数据技术的理解和应用能力。
2.大数据应用的功能和稳定性。
3.毕业设计报告的完整性和规范性。
六、参考资料1.《大数据技术与应用》刘倩著2.《Hadoop权威指南》 Tom White著3.《Spark大数据处理实战》李宇星著4.《大数据与云计算》钟志华、刘小全著注意：以上任务书仅为示例，具体任务书应根据实际情况进行修改和完善。
就业管理系统毕业设计一、设计背景随着社会经济的发展，人们对就业管理的需求日益增加。
在大学校园中，学生毕业后的就业问题也备受重视。
设计一套高效的就业管理系统，对于学生和学校管理部门都具有重要意义。
本系统的设计旨在整合学校的就业资源，提供更好的就业服务。
二、系统需求分析1. 学生信息管理：包括个人基本信息、教育背景、实习经验等，以便于全面了解学生的就业需求和能力。
2. 就业信息发布：提供最新的就业信息、招聘信息和实习机会，方便学生参与就业准备。
3. 就业指导服务：提供个性化的就业指导和职业培训，帮助学生提高就业竞争力。
4. 就业数据统计：对就业信息进行统计和分析，为学校提供决策支持，同时也方便了解学生的就业情况。
三、系统设计思路1. 前端设计：采用web技术设计前端页面，包括学生注册登录、就业信息浏览、指导服务预约等功能。
2. 后台管理：设计后台管理系统，包括学生信息管理、招聘信息发布、数据统计分析等功能，保证系统的高效管理和运营。
3. 数据库设计：建立学生信息数据库、就业信息数据库等，保障数据的安全和可靠性。
4. 系统测试：进行系统功能测试和用户体验测试，确保系统运行流畅，界面友好。
四、系统实现技术1. 前端开发：采用HTML、CSS、JavaScript等技术进行前端页面设计和开发。
2. 后台开发：采用Java、Python等后台开发语言，使用相关框架进行后台管理系统的开发。
3. 数据库管理：采用MySQL等数据库进行数据存储和管理。
4. 服务器部署：采用云服务器等技术，部署和运行就业管理系统。
五、系统特点1. 精准匹配：根据学生的需求、能力和兴趣，提供个性化的就业推荐服务。
2. 多维就业：整合全方位的就业信息资源，包括招聘信息、实习机会、职业培训等。
3. 数据分析：对就业数据进行统计和分析，为学校的就业工作提供决策支持。
4. 信息安全：保障学生的个人信息安全，严格遵守相关法律法规，保护学生的合法权益。
有关大数据的毕业设计大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它的应用领域愈发广泛，影响力也持续扩大。
对于计算机、信息科学、商业管理等相关专业的毕业生来说，选题一份关于大数据的毕业设计是一个很好的选择。
本文将探讨该毕业设计的相关内容，包括选题思路、具体内容和结构安排等。
## 一、选题思路### 1.1 研究背景大数据技术逐渐成为信息化领域的热门关键技术。
由于互联网的快速发展，人们产生的数据呈指数级增长，如何高效地存储、管理和分析这些海量数据成为当务之急。
选题以大数据技术为研究对象，有助于毕业生理解和掌握当下最先进的信息技术。
### 1.2 研究意义大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、电商等领域，具有重要的社会和经济价值。
毕业设计可以通过设计和开发相关应用系统，探索大数据在实际应用中的效果，从而增强毕业生的实际操作能力和综合素质。
### 1.3 研究内容毕业设计可以围绕以下方向展开研究：1. 大数据的概念和特点；2. 大数据存储与管理技术；3. 大数据分析算法和工具；4. 大数据在特定领域的应用案例研究。
## 二、具体内容毕业设计的具体内容可以包括：### 2.1 研究现状调研通过查阅大量文献资料，梳理大数据技术的研究现状和发展趋势，了解国内外大数据领域的最新进展。
### 2.2 系统设计与开发设计一个面向大数据处理的应用系统，包括数据采集、存储、处理和分析等功能。
可以选择一种流行的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，并结合具体应用场景进行实际开发实践。
### 2.3 实验与测试基于已有的大数据集，进行系统的实际应用测试，对系统的性能、稳定性和可靠性进行评估。
可以采用性能测试工具，如LoadRunner、JMeter等进行系统压力测试。
### 2.4 应用案例研究选择一个特定领域，如金融、医疗或电商等，深入研究其大数据应用案例，分析应用效果和存在的问题，并提出改进建议。
## 三、结构安排毕业设计的结构安排可以按照以下顺序进行：1. 绪论：介绍选题的背景和意义，阐述研究的目的和意义。
毕业生就业管理系统的设计与实现毕业论文目次1绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2系统的开发目标 (1)1.3相关技术介绍 (2)2系统分析 (5)2.1系统调查 (5)2.2系统的可行性研究 (5)2.3毕业生就业管理系统开发方法 (7)3系统需求分析 (8)3.1性能分析 (8)3.2业务流程图 (9)3.3数据流图 (10)4概要设计 (12)4.1概述 (12)4.2软件模块结构设计 (12)4.3数据库设计 (15)5详细设计 (17)5.1表设计 (17)5.2人机界面设计 (19)5.3程序流程图 (30)6系统测试 (33)6.1测试的目的及相关问题 (33)6.2测试过程 (34)6.3测试结果 (34)总结 (35)参考文献 (36)致谢 (37)1绪论1.1课题背景随着计算机、网络和通讯技术的快速发展，信息化已成为当今社会不可阻挡的发展趋势，信息化程度的高低是一个国家、社会现代化程度的重要标志，信息的处理和利用能力是一个国家经济发展水平和科学技术水平的衡量标准。
信息系统(Information System：IS)，是指在计算机技术和通讯技术的基础上，融现代管理理论、方法和相关领域的知识，为某个组织的整体管理与决策服务的人机结合信息存储与处理的系统。
按目标和功能的不同，信息系统可分为数据处理系统，管理信息系统，决策支持系统、办公自动化系统、计算机支持协同系统等。
其中管理信息系统(MIS)是对我国的信息化建设影响最深、应用最为广泛、具有特色的、产生的效益最为明显的应用软件，己在各个不同的行业得到广泛的应用，成为了提高管理效率的重要手段【1】。
近年来随着我国高等院校大规模的扩招，高校毕业生数量也逐年递增，需要处理的数据和信息量也越来越大，面对如此大规模的就业管理工作，手工处理显然是不能适应发展的需要，利用计算机和网络对高校毕业生就业工作的业务进行计划、管理和决策分析己成大势所趋。
毕业生就业数据分析系统开发毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订摘要高校毕业生的就业问题已经成为全社会都关注的热点问题。
这些年来高校招生规模逐年扩大，不断增加的毕业生数目给高校的就业管理工作造成了很大的压力。
在这种形势下，如果仍然采用传统的毕业生管理办法，不仅仅工作效率低下，而且工作质量不高，很容易发生错误。
目前对高校毕业生的就业状况分析是较为简单的，大多仅仅按学校的就业率和专业就业率来进行评价，显得片面缺乏科学性。
根据这一情况，借助计算机对毕业生就业信息进行挖掘，对如今的教学质量和学生工作质量进行科学的综合分析，寻找影响毕业生就业困难的原因，以便对我们今后的教学和学生工作提出指导性的建议。
本课题针对学生的性别、素质培养、综合成绩、社会实践等方面在学生就业所反应的情况建立一个数据挖掘分析模型，由此得到对教学质量和学生工作质量评价的科学的新方法。
针对毕业生就业情况建立数据挖掘分析模型是数据挖掘分析方法的一个新尝试，这将进一步促进数据挖掘理论的发展，并且拓宽了数据挖掘分析方法的应用领域，同时对教学质量分析和学生工作质量分析提供科学评价的新方法。
关键字：数据挖掘；贝叶斯定理；数据库AbstractDevelopment Of Analysis System for Graduate Employment DataAbstractThe employment of university graduates has already became the hot topic which draws much attention around the entire society. As the university recruitment of students scale is expanding year by year gradually, the increasing number of graduate students has created huge pressure for university's supervisory work. Under this situation, if we still use the traditional policing method of the graduate, both the working efficiency and the work quality will not be satisfying and it will be very easy to make mistake.Currently, the analysis to university graduates' work status is quite simple. Most of the evaluation is based on the school employment rate and the specialized employment rate, which is considered to be improper. According to this situation, we find the information of the graduate with the aid of the computer and carry on the scientific and comprehensive analysis of the quality of teaching and the students’ work. We focus on seeking to the causes of difficulty in employment in order to propose some suggestions to guide the next teaching and the work of student.The topic is to establish a data mining anatomic model in terms of sex, quality training, integrated results, social practice and so on to obtain a new scientific method to evaluate the quality of teaching and the student work quality. This data analysis method is a new attempt, this will promote the further development of data mining theory, and it has expanded the application domain of data mining analysis method. Simultaneously, it provides a new scientific method to evaluate the quality of teaching and the student work quality .Key words：Data mining Baye theorem Database目录第1章选题背景概述 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题的目的和意义 (1)1.3国内外发展概况 (1)1.3.1国外研究和发展现状 (2)1.3.2国内研究和发展现状 (2)1.4指导思想 (2)1.5数据挖掘技术 (2)1.5.1数据挖掘技术的产生背景 (2)1.5.2数据挖掘技术的定义及含义 (3)1.6贝叶斯分类算法 (3)1.6.1 贝叶斯算法的介绍 (3)1.6.2 贝叶斯定理 (3)1.6.3朴素贝叶斯分类的原理与流程 (4)1.6.4估计类别下特征属性划分的条件概率及Laplace校准 (6)1.6.5贝叶斯定理应用 (6)1.7小结 (7)第2章方案论证 (8)2.1设计原理、方案选择 (8)2.2开发工具和开发环境介绍 (9)2.2.1开发工具MyEclipse 8.5 (9)2.2.2 MySQL 数据库 (9)2.2.3 Tomcat 服务器 (10)2.2.4 Tomcat在MyEclipse的配置和使用 (10)2.3小结 (13)第3章系统分析与设计 (14)3.1需求分析 (14)3.1.1 系统功能需求 (14)3.1.2系统可行性分析 (14)3.2总体设计 (15)3.2.1毕业生就业信息表 (15)3.2.2 模块划分 (16)3.2.3系统数据流图 (17)3.2.4 系统总功能图 (17)3.3数据库设计 (18)3.3.1 概念模型 (18)3.3.2 逻辑模型 (18)3.3.3 物理模型 (19)3.4分模块设计 (21)3.4.1 毕业生数据录入、修改的模块设计 (21)3.4.2 数据建模的模块设计 (22)3.3.3 预测毕业生就业情况 (22)3.4.4分析统计图 (22)3.5小结 (23)第4章系统测试与运行 (24)4.1毕业生就业数据分析系统 (24)4.1.1 数据库的连接和访问操作正常 (24)4.1.2 整个界面菜单正常 (25)4.2模块设计 (25)4.2.1 数据录入、修改模块 (25)4.2.2 MyEclipse 的运行正常 (25)4.2.3 数据分析图输出正常 (26)第5章结束语与展望 (28)5.1结束语 (28)5.2展望 (28)致谢 (30)参考文献 (31)计算机信息工程学院毕业设计说明书引言近年来随着人工智能技术和数据库技术的发展，数据挖掘技术出现。
数据挖掘是一个从模糊的、有噪声的、不完全的、大量的、随机的，从大量人们事先所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的一个过程。
