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数据挖掘技术在业生就业工作中的应用研究.pdf
中文摘要
中文摘要
近年来我国高等院校的就业问题不断突现,原因不仅包括经济改革、高等院
校扩招、教育资源紧缺、就业模式不健全等,还包括高等教育模式不适应社会要
求的重要因素。深化高等教育改革、改进高效学生培养模式已刻不容缓。
本文试图通过数据挖掘技术,发现学生的教育属性和就业属性之间的关联性,
找出社会需要的应用型人才的模型,从而给决策者提供指导或数据支持,改进现
有的教育模式。
关联规则挖掘是数据挖掘的重要内容之一.对于群体的特征与行为的数据挖
掘是关联规则挖掘的一个重要同时也是非常复杂的一个方向。如学生就业系统中
学生个体自然信息与他们就业行为之间的关联倾向就属于这类情况。而目前很多
通用的数据挖掘工具,基于对更通用的挖掘需要的考虑,并没有能对上述的挖掘
需求给予足够的支持。本文通过研究多维关联规则数据挖掘技术,基于已有算法,
针对算法中存在的不足进行改进,实现了一种基于维间多维关联规则数据挖掘的
高效实用的方法。在通过掌握实际的学生信息基础上,测试了该方法的有效性,
并建立了一个基于关联规则的就业分析系统。
本文的就业分析系统由两部分构成,数据库处理和数据挖掘算法执行。数据
库处理包括数据的读取、查询、统计、更新以及前台的简单系统界面等,采用
MicrosoftAccess
2003。数据挖掘算法执行就是采用我们改进后的Apriori算法。将
实际学生就业数据作为输入处理,得出很多有意义的信息,这些知识在帮助高等
院校更好的进行学生培养、对学生表现情况的掌握以及课程的安排等方面无疑具
有重要的指导意义。
关键词: 数据挖掘,关联规则,多维频繁项集
Abstract
Abstract
Inrecent of inoBr
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