數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究及其在高校就業(yè)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從上個世紀產(chǎn)生以來，已經(jīng)被應(yīng)用于多個領(lǐng)域，并得到了充分的驗證，顯示了其重要的經(jīng)濟和社會價值。
　　近年來我國高等院校招生規(guī)模逐漸擴大，畢業(yè)生人數(shù)劇增，就業(yè)問題不斷突顯，如何有效的利用各個高校累積的大量學生在校數(shù)據(jù)和畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)，以科學地指導(dǎo)決策的制定，從而提高就業(yè)率和就業(yè)質(zhì)量，是目前很多高等教育決策者們面臨的問題。目前很多高校使用的就業(yè)信息管理系統(tǒng)可以進行簡單的事務(wù)操作，尚不能對就業(yè)數(shù)據(jù)進行多角度、多層次的分析與挖掘

2、，缺乏綜合分析和決策支持能力。
　　論文試圖通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)學生的個體數(shù)據(jù)、成績數(shù)據(jù)和就業(yè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，找出不同類型用人單位需要的人才所具備的屬性，從而給決策者提供指導(dǎo)或數(shù)據(jù)支持，改進現(xiàn)有的人才培養(yǎng)模式和專業(yè)設(shè)置方案。本文的工作主要包括以下幾個方面:
　　(1)分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典Apriori算法的基本思想，并針對高校學生個體數(shù)據(jù)和就業(yè)數(shù)據(jù)的特點，選擇了適合于高校畢業(yè)生就業(yè)信息挖掘的Apriori優(yōu)化算法。