关联规则在招生决策中的应用分析

随着高校招生系统的广泛使用,系统中积累近年来大量的生源信息和招生信息,如何使得这些看似垃圾的数据成为对高校招生决策的重要信息,该文应用数据挖掘技术中管理规则的Apriori算法,以招生系统中的信息为研究对象,挖掘影响学生报到的内在因素,发现与报到率关联的有用信息,从而降低招生宣传的成本,为高校的招生决策者提供指导和有效的数据支持。     

基于Internet的招录系统数据提取研究及应用

全国普通高校招生管理系统在招生录取时导出投档单的后续功能较为简单,仅仅能共享到考生有限的数据,为了完整地复现考生电子档案,为高校后续管理提供电子数据,对该系统作了细致的分析,并进一步设计了招生录取管理系统,经过4年的试用和完善,完全能满足招生录取管理、新生入学管理等基础性信息服务的需要,提高了相关工作中数据处理的质量与效率,同时为高校数字化校园项目中学生基础电子数据库的形成奠定了良好的基础。     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。     

关联规则挖掘在高校招生决策中的应用研究

高校每年招生都积累大量的高招录取数据，这些数据中隐藏着宝贵的生源信息知识，采用矩阵等价类关联规则挖掘算法，对高招录取数据进行关联规则挖掘．并通过实验证明所挖掘的关联规则能够为高校投放招生计划、安排招生宣传方案等工作提供决策辅助．具有很广泛的应用价值。     

数据挖掘在高校招生中的应用研究

随着教育改革的不断深入,我国的高等教育得到了长远的发展,高职院校招生规模的不断扩大,招生数量的逐年递增,招生方式朝着多元化、自主化方向发展,院校的招生竞争日趋激烈。本文建立高校招生数据挖掘系统,主要对高校招生信息进行挖掘,提取出有利于高校招生的策略,为高校招生提供决策支持。     

一种基于.NET的高校招生就业信息化系统解决方案

针对高校招生就业信息管理的需求,介绍了ASP.NET技术及其特点,在基于.NET组件的Web招生就业信息系统三层模型的基础上,探讨了一种用.NET组件实现的高校招生就业信息系统应用结构模型,并重点研究了该模型中对异构关系数据库访问的设计方案,最后给出了这种方案的实现示例。     

基于Android的高校招生就业工作信息平台的研究与设计

为向广大学生提供随时随地的校园信息化服务,让学生实时地掌握学校的招生动态、就业信息、录取状态、交费记录、宿舍分配等信息,设计开发出一种基于Android平台的高校招生就业工作信息平台。该系统是客户端/服务器结构,服务端实时监控学校招生网和就业网,利用Web service实现数据库访问接口,通过JSON格式实现服务端与客户端的数据交互,整合极光推送服务JPush接口实时的将招生动态和招聘信息推送到Android客户端。目前该系统已在重庆邮电大学实际应用,收到了良好的效果,获得师生的好评。     

招生数据管理系统的设计与实现

招生数据管理是高校教育管理工作中的重要组成部分,工作任务繁重。为了高效、准确的处理招生数据,通过对高校招生工作进行调研分析,基于.NET技术平台研发,采用Rational Rose完成软件分析与设计,以Visual Studio.NET为开发工具,采用面向对象的开发方法和基于组件的软件架构进行开发设计,开发了三层架构的招生数据管理系统,完成信息采集,数据处理,信息发布等工作,为招生信息化工作奠定了基础。     

基于聚焦网络爬虫技术的人才招聘数据采集

在高等教育由卖方转入买方时代的大环境下,不断提高高校的招生能力已成为热点话题之一.从招生决策与市场保持一致的观点出发,运用网络爬虫技术快速、准确地获取人才招聘信息.设计了人才招聘数据采集爬虫,介绍了爬虫设计过程中所涉及的关键技术:如登录验证、URL管理、网页解析与存储等.结果表明,该系统能够完成人才招聘数据的采集任务,为后续人才培养方案和招生决策调整提供可靠数据支持.     

基于WEB的招生网站信息管理系统设计与实现

招生网站建设是高校信息化建设的重要组成部分,一个设计合理的招生网站能够在学校的宣传上起到重要的作用。针对招生信息网站管理的信息巨大的特点,利用WEB技术设计开发了招生信息动态网站管理系统,该文简要介绍了系统的特点和主要功能。     

基于云计算与SOA框架的高校招生信息管理系统

高校招生信息管理工作是高校学生工作的主要环节,属于一项复杂却精细化的工作.因此本文基于云计算与SOA框架设计了高校招生信息管理系统.首先设计系统整体框架,其次详细设计系统综合性能、功能模块、数据库,最后进行系统实现与部署.结果表明,此系统功能完善,稳定性与可靠性较高,可满足系统多元化需求,显著提升招生信息管理效率与水平...     

基于Android的高校招生查询应用设计

随着使用智能手机访问互联网用户比例的增多,而高校又没有设计适合手机访问的WAP类型的招生网站,为满足用户随时随地查询招生信息的需求,提出设计基于Android的招生查询App。该App设计具有友好的用户界面,采用KSOAP技术完成手机端和服务器端的数据交互。     

高校数字迎新系统的设计与实现

随着高校招生规模的越来越大,给迎新工作带来一定的困难。该文介绍了苏州工业职业技术学院数字迎新工作的流程以及系统的设计与实现,该系统具有"网上迎新"和利用"一卡通"快速报到的功能,能有效解决高校在以往迎新工作中存在的过程复杂、效率底下、数据实时共享困难等问题,并且方便了学校各职能部门和各院系对新生信息的查询与管理。     

一种基于元数据的数据自动提取方法

文章以高校招生数据提取为例,分析了高校招生数据的特点,设计了元数据表.通过程序从元数据表自动生成表间连接条件,动态生成结构化查询语句,实现了高校招生数据的自动提取.结果表明该方法具有操作简单、高效等特点.     

网络招生信息融合系统设计研究

从目前的社会发展来看,无论是高校还是社会都存在着诸多的考试,为了进行考试信息采集的便捷,积极的利用网络招生信息融合系统意义重大.就具体的分析来看,所谓的网络招生信息融合系统主要指的是应用于考生填报志愿活动,进而完成招生信息的采集、整理、存储、分析和查询等过程的一个完整系统.就实际应用来看,此系统要想发挥较高的应用实效,需要进行一系列的优化设计,这样,整个系统的功能发挥才会得到更加充分的体现.本文就网络招生信息融合系统设计进行分析和研究,目的是要实现系统的优化.     

VFP技术在招生录取数据分析中的应用

为了提高招生录取数据在高校工作中的应用效率,发挥原始数据对其他工作的推进和参考作用,从专业设置、录取专业志愿序号角度分析高校招生录取数据是十分必要的.本文通过分析录取原始数据,探讨在VFP中修改数据表结构、合并数据、查询数据、统计数据以及转换数据格式的方法.实践表明,用此方法得到的数据统计表能够满足高校制订招生计划和专...     

数据整合技术在高校应用系统中的研究与实现

随着高校信息化建设的发展需求,高校中的应用系统与日俱增。然而,在信息化建设中,很多高校缺乏前期的规划设计,这样造成了高校现有的应用系统数据相互独立,信息资源分散、使用率较低。为了提高现有应用系统数据资源的使用效率,消除信息化建设中出现的＂信息孤岛＂问题,就需要对现有应用系统的数据进行整合。本文结合高校信息化建设的实际情况,分析了数据整合技术在高校应用系统中的必要性,深入分析了数据整合的多种模式,提出了数据整合的实现策略,为高校应用系统数据整合提供参考。     

基于数据挖掘技术的高职自主招生决策系统设计

根据目前高职学校自主招生存在的具体问题,利用数据挖掘技术,以杭州职业技术学院为例,采用决策树的分类方法,对历年的自主招生生源数据进行挖掘,对生源数据的性别、成绩、所属类别、特长爱好、地区家庭收入水平等因素进行分析,找出学生所填报专业和其本身属性之间的关系,设计了自主招生决策系统,从而为高职学校的招生部门提供决策支持信息,使其更好地开展自主招生工作。     

数据挖掘在高校招生预测中的应用研究

高校招生人数准确预测问题,高校招生人数由于受到当前国家政策、社会需求、社会经济状态等因素综合影响,使招生人数变化存在非线性、复杂性。传统预测线性模型难以进行准确预测,预测准确率低。为了提高高校招生人数预测准确率,提出一种数据挖掘的高校招生人数预测模型。首先采用数据重构方法,获取多维高校历史数据,然后采用主成分分析对其进行处理,消除数据之间的重复信息,最后采用非线性预测能力强的支持向量机进行建模。采用某高校1994-2010年招生数据对模型的性能进行仿真,预测准确率高,证明建立的模型可以为高校招生未来人数预测提供参考。     

基于招生数据利用不同的机器学习方法预测大一学生成绩

利用机器学习方法从招生数据中挖掘影响高校学生大一GPA的因素并构建预测模型。首先，进行了数据清洗、筛选了招生相关数据和大一GPA成绩。随后，将学生的招生信息作为特征，训练了三种机器学习模型，分别为线性回归模型、逻辑回归模型和神经网络模型。最后，对三个模型的性能进行了评估，并对神经网络模型进行了优化。研究的成果可以为高校大一GPA预测建模提供借鉴，并有助于推进学业预警、学业成绩预测和评价的实践。研究结果表明，机器学习方法可以有效地挖掘影响高校学生大一GPA的因素并构建预测模型。通过训练和比较不同的机器学习模型，研究提供了一个可行的预测模型，并对神经网络模型进行了优化，提高了其预测精度。这些成果可以为高校学业预警、学业成绩预测和评价提供有用的参考信息，对于提高学生学习效果和改善教学质量具有积极的作用。