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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),通過將大量數(shù)據(jù)利用機器學習和統(tǒng)計分析等手段,獲得數(shù)據(jù)間隱含的有用信息及內(nèi)在聯(lián)系,進而找出數(shù)據(jù)中存在的規(guī)則和關(guān)系,預測趨勢,從而挖掘出數(shù)據(jù)隱藏的知識。決策樹是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要方法,具有效率高、形成的規(guī)則簡單易懂等特點,在現(xiàn)實生活中有著較大的應用價值。
這些年,高校畢業(yè)生正在以每年20萬的數(shù)量遞增,畢業(yè)生就業(yè)難問題成為高校、社會關(guān)注的熱點。針對畢業(yè)生就業(yè)規(guī)律,本文以廣西某高職院校就業(yè)系統(tǒng)為平臺,探索將決策樹算法應
2、用到高職學生的就業(yè)規(guī)律挖掘中,以便從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)高職畢業(yè)生的就業(yè)規(guī)律,挖掘出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)則,從而對畢業(yè)生的求職方向進行指導。
本文的研究工作主要有以下三個方面:1.為了提高高職就業(yè)管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,從而提高挖掘結(jié)果的有效性,課題首先對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行預處理。通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)消減等技術(shù)處理原始數(shù)據(jù)中的不完整性、有噪聲性和不一致性,以保證數(shù)據(jù)挖掘過程更加合理、有效。
2.在對決策樹常用的ID3算法、
3、CART算法以及C4.5算法研究分析和優(yōu)缺點對比的基礎(chǔ)上,針對就業(yè)數(shù)據(jù)屬性的連續(xù)性,和挖掘規(guī)律的分類性,課題采用C4.5算法對高職畢業(yè)生就業(yè)規(guī)律進行學習和規(guī)則提取,在預處理過的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成了一組高職學生就業(yè)的就業(yè)規(guī)律。
3.針對上述C4.5算法對高職畢業(yè)生就業(yè)的預測準確率不夠理想的問題,利用基于K近鄰相似的屬性缺失填充算法,對屬性缺失值填充方法進行優(yōu)化,來改進C4.5算法。最后經(jīng)過對比分析,改進后的方法對高職畢業(yè)生就業(yè)預測
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