feat: update clustering implementation and docs

docs/06_毕业论文目录与章节设计.md

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 ### 第2章 相关技术与理论基础
 
-- 2.1 Flask 后端框架
-- 2.2 Vue 3 前端框架
-- 2.3 ECharts 可视化技术
-- 2.4 机器学习相关算法
-- 2.5 深度学习相关算法
-- 2.6 K-Means 聚类方法
+- 2.1 `JD-R` 工作要求-资源模型
+- 2.2 Flask 后端框架
+- 2.3 Vue 3 前端框架
+- 2.4 ECharts 可视化技术
+- 2.5 机器学习相关算法
+- 2.6 深度学习时序融合算法
+- 2.7 `SHAP` 可解释分析方法
+- 2.8 `K-Means` 聚类方法
 
 ### 第3章 系统需求分析
 
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 ### 第5章 系统详细设计与实现
 
-- 5.1 数据概览模块实现
-- 5.2 影响因素分析模块实现
-- 5.3 缺勤预测模块实现
-- 5.4 LSTM+MLP 深度学习模型实现
-- 5.5 员工画像模块实现
-- 5.6 前端界面实现
+- 5.1 中国企业缺勤模拟数据集实现
+- 5.2 特征工程与 `JD-R` 指标构建
+- 5.3 数据概览与影响因素分析模块实现
+- 5.4 `JD-R` 理论分析模块实现
+- 5.5 缺勤预测与 `SHAP` 解释实现
+- 5.6 时序融合深度学习模型实现
+- 5.7 员工画像模块实现
+- 5.8 前端界面实现
 
 ### 第6章 系统测试与结果分析
 
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 - 6.2 功能测试
 - 6.3 接口测试
 - 6.4 传统模型与深度学习模型对比
-- 6.5 系统展示效果分析
+- 6.5 `JD-R` 理论分析结果讨论
+- 6.6 `SHAP` 可解释结果分析
+- 6.7 系统展示效果分析
 
 ### 第7章 总结与展望
 
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 ## 章节写作建议
 
-- 第1章强调课题意义和系统定位
-- 第3章与第4章突出系统分析与设计能力
-- 第5章重点写实现过程和关键代码逻辑
-- 第6章突出系统已完成的功能效果与模型结果
+- 第1章强调课题意义、问题来源与研究价值
+- 第2章突出“技术基础 + 心理学理论基础”双支撑
+- 第3章与第4章体现系统分析与设计能力
+- 第5章重点写数据、理论、算法和页面如何落地
+- 第6章突出系统已完成的功能效果、模型结果与解释结果