基于决策树算法的数据挖掘在学生信息系统中的应用

数据挖掘的方法很多,决策树方法是数据挖掘方法之一。决策树方法不需要对数据进行任何假设,直接将大量数据智能地分类,按照一定的规则找出隐藏的、有价值的信息。文章选取决策树方法中具有代表性的C4.5算法,以高校学生信息管理系统中毕业就业海量信息为实例生成决策树,挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素,以便指导高校的教育和管理。     

基于决策树的就业数据挖掘

针对学生就业问题，给出了就业数据挖掘模型．决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法，根据就业数据特点，采用了C4．5决策树算法．C4．5算法是决策树核心算法ID3的改进算法，它构造简单，速度较快，容易实现．模型对就业数据预处理，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。     

基于决策树模型的编程算法实践研究

分析决策树的基本模型,给出决策树的方法概述.进一步对决策树的算法进行了深入的分析,最后给出了构建决策树.并且应用决策树进行线性分类和2次分类,进行了算法的实践.     

高校学生就业思想政治教育的价值意蕴及实现路径探析

就业思想政治教育是高校德育的一个重要组成部分,从当前高校学生就业存在的问题入手分析,探讨了就业思想政治教育的价值意蕴,并提出通过毕业生就业指导、思想政治理论课、专业教育、就业创业实践、就业思想政治教育工作队伍、就业思想政治教育绩效评价、优化就业思想政治教育环境等多路径构建高校就业思想政治教育生态链。     

基于Boosting-决策树C5.0的岩体结构面粗糙度预测

针对目前岩体结构面粗糙度系数（JRC）定量评价模型构建困难且预测精度较低的问题，搜集包括10条Barton标准剖面线在内的112条岩体结构面JRC，统计各剖面线的8种形态参数. 采用主成分分析降维处理形态参数，共得到5个主成分. 以前102组剖面线参数作为训练样本，采用Boosting-决策树C5.0算法构建模型，以10条Barton标准剖面线验证模型精度. 对比决策树C5.0模型、CHAID决策树模型、支持向量机（SVM）模型、类神经网络模型，分析各模型预测效果. 结果表明，Boosting-决策树C5.0模型的预测结果平均误差、均方根误差均最小. 建立的显式JRC预测模型，包含8层共计68节点的判别阈值.     

基于决策树组合分类器的气温预测

气象数据挖掘是近年来研究的热点,组合分类器能够实现协同计算以提高效率和准确性,就此本文采用数据挖掘方法中的决策树组合分类器对某地气象进行了气温预测,主要依据C4.5经典算法、Bagging集成方法构建组合决策树,并加入协同的思想建立了预测气温的决策树协同分析模型.实验表明,基于Bagging的决策树协同模型对于局部区域的气温预测具有较高的准确率.     

基于非专业因素影响的高校毕业生就业质量评价研究

近年来,受国际金融危机和高等教育改革的影响,高校毕业生的就业形势越来越严峻,就业质量不容乐观,高校毕业生的就业问题特别是就业质量问题备受关注。大学生专业素质是就业的前提,但是只有良好的专业知识和技能并不能保证高质量的就业,非专业因素影响也尤为重要,因此从非专业因素层面构建高校毕业生就业质量评价体系具有十分重要的意义。     

分层分级分类的高校就业指导服务体系研究

面对严峻的就业形势和复杂的大学生群体,高校就业工作面临新环境、新挑战和新目标.分析了高校就业指导服务工作中存在的问题,探讨了构建分层分级分类的高校就业指导服务体系的意义,提出了构建分层分级分类的高校就业指导服务体系的策略.     

高校毕业生就业反馈机制及平台系统研究

毕业生就业状况是衡量一所大学办学质量和办学水平的重要指标。从就业信息反馈的主体入手,以信息不对称理论和控制论为基础,设计了就业信息反馈环路,并在此基础上构建了高校毕业生就业反馈机制,结合计算机科学与地理信息系统技术,设计开发了高校毕业生就业信息反馈系统,系统包括毕业生个人动向反馈、对专业的建议等19个功能模块,最后应用到学校地理信息系统专业中。实践应用表明该反馈机制与平台系统能够促进就业信息流通渠道的通畅,加强毕业生、高校与用人单位之间的联系。     

基于决策树数据挖掘的分析与应用

决策树技术是一种对海量数据集进行分类的非常有效方法。通过构造决策树模型,提取有价值的分类规则,帮助决策者做出准确的预测已经应用在很多领域。基于这种技术构造的蘑菇可食用性决策树模型,提供了通过蘑菇属性判别蘑菇可食用性的科学依据。决策树算法采用C4.5算法,它把信息增益率作为属性选择的度量标准。从实验结果来看,决策树模型虽然显示了一个很不平衡的结构,但得出了很容易理解的决策规则。     

基于证据理论的知识发现分类算法

决策树方法是一种重要的可完成分类任务的知识发现技术 ,目的是通过构造一个分类模型 ,把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个。决策树分类算法效率高且应用广泛 ,但是不能处理在决策树的构建和分类过程中的不确定数据。针对决策树分类算法的局限 ,利用证据理论是对概率论的扩展 ,将置信函数与概率的上下值相联系 ,可用于不确定数据的表达这个有力工具 ,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中 ,提出了 D- S决策树分类算法。实验结果表明 D- S决策树分类算法能有效的对不确定数据进行分类。     

高职院毕业生就业管理全程信息化的探索与实践

如何通过使用信息化的手段,提高毕业生就业工作的效率和质量,是很多高职院校在探索和追求的目标.在分析目前高职院就业信息化现状的基础上,结合本校就业工作信息化建设的实践经验,提出了打造集学习、管理、服务、交流、监控、反馈于一体的毕业生就业管理全程信息化平台的建设策略.     

关于加强高职毕业生就业指导工作的几点建议

高校扩招、国际金融危机影响下大学生就业明显吃紧,高校毕业生就业指导工作显得尤为重要。文章提出了完善就业指导工作领导机制、加强就业指导教师队伍建设、不断深化就业指导课程教学、拓展就业指导方式和途径几点建议,以加强高职毕业生就业指导工作,有效促进学生顺利就业。     

高职院校就业指导服务体系构建研究

针对高校大学生就业指导服务体系,从加强就创业指导队伍建设、改进内涵和模式、利用网络平台、加强研究等多方面展开研究,努力构建学生就业指导服务体系,帮助学生顺利就业。     

新时期高校就业工作的几点思考

本文从高校育人工作角度出发,提出要解决大学生就业问题应从改革高校内部运作机制特别是就业指导工作体系的构建入手,把开展大学生就业指导与学校教育改革紧密结合,充分发挥思想政治教育在学生就业指导中的重要作用,以规范、科学为目标,着力完善大学生就业指导体系和信息、服务体系的建设,帮助大学生合理定位,端正心态,形成正确的就业理念,全方位的为高校毕业生就业提供服务和帮助,为地方经济发展做出积极贡献。     

OLAP在大学生首次职业类型选择中的应用研究

为帮助大学生做好首次职业类型选择;应用OLAP技术对大学生的性别、性格、气质、兴趣等先天因素与大学生首次选择的职业类型进行研究、分析,使用SQL Server 2005 Analysis Service软件提供的决策树算法、关联规则算法分别创建OLAP模型,挖掘出大学生首次选择的职业类型与学生的先天因素之间的潜在规律,应用到大学生首次职业类型选择中;实践表明,挖掘出的潜在规律为大学生首次职业类型选择提供了有效的决策支持.     

大学生就业“三位一体”协同机制研究

随着高等教育从精英向大众、后大众化发展,我国经济受世界经济危机和国内经济转型升级的影响,因而大学生就业难问题更加突出。如何切实有效解决大学生就业难的问题,则成为政府、社会各界关注的焦点。本文从大学生就业现状入手,深入分析当前大学生就业难的问题,并从协同理论视角提出通过加强高校整合、开展政校合作、建立校企联盟等形式,构建“高校一政府一企业”三位一体的大学生就业协同机制,从而推动实现更高质量的大学生就业。     

高校基建项目投资全过程控制研究

如何加强对高校基建项目进行监督管理,有效控制项目投资,是高校基建管理部门面临的一项重要课题。本文从项目决策、设计、发包、施工及竣工决算等阶段探讨如何对高校基建项目的全过程进行投资控制与管理。