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数据挖掘技术在当今需要存储、处理、计算大量数据与信息的社会中有非常重要的作用。数据挖掘出现之前，海量的数据只是被简单的存储，不能对隐含在其中的信息进行分析、利用与创造价值，数据挖掘由此出现。数据挖掘是新兴且前沿的技术，是信息领域和数据库领域热点之一。数据挖掘技术的快速发展，出现了适合各领域需求各异的多种不同的分析方法与算法。算法是分析方法的具体实现，首先详细介绍了基于关联规则分析的Apriori算法、FP-growth 算法和Eclat算法，并通过对比这些算法在不同数据集的运行结果，分析了算法各自的优缺点及其适用领域，同时探讨了各个算法的优势互补、有机结合以弥补单独算法不足的可能性。

随着高校毕业生的逐年增加，就业压力的不断增大，大学毕业生就业变得越来越难。针对传统招聘方式费时费力、目的性不强、效率低下等缺点，本文设计了一种方便、快捷、花费少的招聘方式——网络招聘。本网络招聘系统采用当前流行的B/S三层结构和架构式软件开发方法，使用JSP、JavaBean、JDBC等计算机技术，分别对求职者、用人单位和管理员三类用户的各项功能进行了设计与实现。通过该网络招聘系统，基本满足了各类用户的不同需求，切实提高了招聘效率，并促进了求职双方的交流与选择，在求职者和用人单位之间搭建起了一条沟通的桥梁。