R-C4.5决策树模型在高职就业分析中的应用

阐述了决策树分类技术和R-C4.5决策树模型。以某高职院校近几届毕业生的个人信息、教育信息和就业信息数据为研究对象,对实验数据进行数据预处理,运用R-C4.5决策树分类技术进行数据挖掘,挖掘出影响高职毕业生就业质量的相关因素,为政府和学校提高就业质量的各类措施和改革提供了决策依据。     

数据挖掘技术在高校就业预测分析中的应用

针对当前高校面临的就业问题,本文利用决策树C4.5算法对某高校近三年的毕业生就业信息进行分析,建立就业分析预测模型。首先选取高校就业信息管理系统中的就业信息,对信息进行采集和预处理,然后利用分类算法中的C4.5分类算法进行挖掘,最后对建立的决策树进行规则提取,从而得到毕业生就业预测规则。实验结果表明建立的就业分析模型是有效的、可靠的,对于全面提高大学生的就业能力、完善就业服务体系等方面具有一定指导意义。     

C4.5分类算法在高职就业预测中的应用

将C4.5决策树分类算法用于高职就业预测,并提取挖掘规则。对学生基本信息、各科考试成绩,以及就业信息进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获得就业和学生成绩之间的关系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩属性和是否是学生干部属性进行正确分类,做出一定的就业预测,对辅助决策具有一定的帮助。     

基于决策树ID3算法的高职生就业预测分析

以提高高职生就业质量要求为背景,基于数据挖掘和机器学习中的分类分析算法,以高职院校招生数据、学籍管理及就业数据作为样本,通过学习决策树分类器,分析学生就业因素,得到由学生入学成绩、综合素质评价成绩、就业单位地域及性质等信息,对是否顺利就业及就业单位类型的预测模型,旨在为高职院校就业指导及人才培养方案制定提供科学的依据,具有一定的实用价值.     

基于数据挖掘技术的就业管理系统的构建

针对目前高职高专毕业生就业质量低、就业困难的问题,将数掘挖掘技术引入到就业信息系统中,进行高职高专毕业生就业质量的分析和研究.探讨数掘挖掘决策树在指导就业工作中的应用,真正地实现高质量的就业,对高职院校的可持续发展具有重要意义.     

数据挖掘技术在高校就业工作中的应用研究

对于高校就业管理信息系统中积累的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策村方法挖掘出潜在的有用的信息,为高校开展就业工作提供决策支持.根据就业数据的特点,采用C4.5决策树算法,对就业数据进行预处理,选取决策属性,实现挖掘算法并抽取规则知识,由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别.挖掘结果表明,该算法能够正确将就业数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析.     

一种健壮有效的决策树改进模型

论文提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本。该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了改进。对每一个属性计算对应样本子集的熵和样本子集熵的平均值,并将样本子集熵的值不小于平均值的样本子集进行合并,形成一个临时的复合样本子集,即合并分类效果较差的分枝。利用临时复合样本子集的熵值和未合并样本子集的熵值计算该结点的修正信息增益,并选择具有最高修正信息增益的属性作为当前结点的测试属性。其分枝对应于未合并样本子集和复合样本子集。该模型的简化版本在数据预处理阶段完成。R-C4.5决策树模型在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝,及过度拟合等方面有了显著的提高。     

决策树算法在高校就业中的应用

介绍了决策树ID3算法的基本原理和实现算法,针对部分学生就业数据,按照一定的流程和步骤,完整地实现了数据挖掘的全过程,建立了就业决策树模型,提取了分类规则,得出了有意义的结论,为促进高校毕业生就业提供了有价值的决策依据。     

基于数据挖掘在高职学生精准就业中的应用探究

文章将数据挖掘技术同高职就业指导工作相结合,通过决策树算法建立就业需求的预测模型,以精准就业指导为目标,提出改进高职学生就业的有效措施,为广大毕业生辅导员就业指导工作提供新的思路与方法,助力艺术类高职学生就业。     

基于信息增益比的决策树用于毕业生就业预测

关于毕业生就业的预测研究,对毕业生就业及学校招生与教育教学管理工作具有指导作用。针对目前毕业生就业预测存在的不可靠性,提出了一种基于信息增益比的决策树应用于毕业生就业预测分析的方法,通过计算样本空间的信息熵和测试属性的期望信息熵以求得测试属性的信息增益比,从而构造出基于信息增益比的决策树,据此能够准确预测毕业生的就业情况。以广东教育学院的毕业生就业情况为例进行预测,实验结果表明所用方法的有效性和可靠性。     

聚类分析智能技术及其在高职院校就业预测中的应用

为了提高高职院校学生的就业率,需要对其就业情况进行预测,找到影响就业的主要因素。利用数据挖掘技术中的聚类分析智能技术来分析高职院校数据库中的历届毕业生的数据,通过分析的结果对今后就业的情况进行预测。选择使用了聚类技术中的基于模型的方法,通过建立的分类树能够找到影响就业的主要因素。高职院校的就业管理的相关领导可以根据分类结果进行决策,有利于提高高职院校的就业率。     

一种新的决策树模型在就业分析中的应用

决策树是数据挖掘中常用的分类方法。针对高等院校学生就业问题中出现由噪声造成的不一致性数据,本文提出了基于变精度粗糙集的决策树模型,并应用于学生就业数据分析。该方法以变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数,对条件属性进行选择,作为树的节点,自上而下地分割数据集,直到满足某种终止条件。它充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,允许在构造决策树的过程中划入正域的实例类别存在一定的不一致性。实验表明,该算法能够有效地处理不一致性数据集,并能正确合理地将就业数据分类,最终得到若干有价值的结论,供决策分析。该算法大大提高了决策规则的泛化能力,减化了树的结构。     

基于计算机技术在医院信息化管理系统设计

针对医院信息管理工作难度大,数据种类复杂并且对于医院管理数据利用率低等问题,设计一种医院信息管理系统,该系统软件设计采用C/S架构记性设计;针对医院数据挖掘技术,通过改进Apriori算法和增量决策树算法对数据进行处理,提高医院信息利用率;并通过设计模拟实验方案对设计的算法进行验证,其中对于改进Apriori算法与原始的Apriori算法相比起处理速度提升了 10倍;对于增量决策树算法分类的准确率比C4.5算法和ID3算法高5％以上,并且在增量学习中耗时是C4.5算法和ID3算法的40％以下.     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

C4.5算法在信息检索结果分类中的应用

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,该文对c4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于信息检索结果分类中,实现了检索结果的分层分类处理。     

数据挖掘技术在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生并积累了大量的、复杂的毕业生就业信息数据。本文利用这些数据,应用数据挖掘技术生成了毕业生就业指导决策树,有助于提高对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业。