決策樹算法在學(xué)生就業(yè)管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),通過將大量數(shù)據(jù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)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(jìn)而找出數(shù)據(jù)中存在的規(guī)則和關(guān)系,預(yù)測(cè)趨勢(shì),從而挖掘出數(shù)據(jù)隱藏的知識(shí)。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(jiǎn)單易懂等特點(diǎn),在現(xiàn)實(shí)生活中有著較大的應(yīng)用價(jià)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(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。針對(duì)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(tái),探索將決策樹算法應(yīng)

2、用到高職學(xué)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(duì)畢業(yè)生的求職方向進(jìn)行指導(dǎo)。
　　本文的研究工作主要有以下三個(gè)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(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(duì)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(diǎn)對(duì)比的基礎(chǔ)上,針對(duì)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(duì)高職畢業(yè)生就業(yè)規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí)和規(guī)則提取,在預(yù)處理過的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成了一組高職學(xué)生就業(yè)的就業(yè)規(guī)律。
　　3.針對(duì)上述C4.5算法對(duì)高職畢業(yè)生就業(yè)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)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(duì)屬性缺失值填充方法進(jìn)行優(yōu)化,來改進(jìn)C4.5算法。最后經(jīng)過對(duì)比分析,改進(jìn)后的方法對(duì)高職畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測(cè)