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数据挖掘技术在辽宁大学生就业辅助决策分析系统中的研究与应用

作　者: 李海琼
导　师: 徐全生
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘 分类 决策树 就业 分析
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 232次
引　用: 3次
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内容摘要


由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。数据挖掘技术就是为解决这个问题而产生的。对数据挖掘技术的研究,国内外已经取得了许多令人瞩目的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。由于我国高等教育迅速大众化,高等院校招生规模急剧扩大,高校学生数量的激增,学生就业问题日益突出。各级政府出台了各种促进就业的积极政策,各高校也想尽办法千方百计提高就业率,但就业形势依然严峻。尽管在高校毕业生供给总量大于社会发展需求的大趋势下,短时间内就业矛盾不可能得到根本性解决,但由高等教育自身存在的学科专业机构、规模不合理所导致的大学生就业专业结构性矛盾日益引起社会关注。根据何种原则来进行高等教育学科专业结构、规模调整,改善高校基本办学条件,降低专业结构性矛盾对大学生就业的影响成为亟需解决的问题。本文以辽宁省2003年以来积累的高校毕业生就业信息数据为研究对象,应用数据挖掘技术,完整地实现了数据分类挖掘的全过程。包括:确定数据挖掘对象及目标、数据采集、数据集成、数据清理、数据转换等数据预处理技术:根据就业数据具有分类的预知性与离散性的特点,选择决策树C4.5算法,生成决策分类树,最后由决策树产生分类规则,完成了学生就业数据分析决策树模型的建立,挖掘出与大学生就业相关的若干规律。为以就业为导向的高等教育学科专业结构、规模调整提供决策依据,降低了决策风险。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-13
  1.1 数据挖掘技术研究背景和应用情况  10-11
  1.2 课题研究的目的和意义  11-13
第二章 数据挖掘关键技术  13-21
  2.1 数据挖掘概述  13-14
  2.2 数据挖掘概念  14-15
  2.3 数据挖掘的过程  15-16
    2.3.1 确定业务对象  15
    2.3.2 数据准备  15
    2.3.3 数据挖掘  15
    2.3.4 结果分析  15
    2.3.5 知识的同化  15-16
  2.4 数据挖掘的主要方法  16-18
    2.4.1 神经网络方法  16
    2.4.2 遗传算法  16-17
    2.4.3 决策树方法  17
    2.4.4 粗糙集方法  17-18
    2.4.5 统计分析方法  18
    2.4.6 覆盖正例排斥反例方法  18
    2.4.7 模糊集方法  18
  2.5 数据挖掘的主要任务  18-19
    2.5.1 数据总结  18-19
    2.5.2 分类  19
    2.5.3 关联分析  19
    2.5.4 聚类  19
  2.6 数据挖掘的主要工具  19-21
第三章 数据挖掘中的分类技术  21-32
  3.1 类的基本概念与步骤  21-23
    3.1.1 分类的目的  21-22
    3.1.2 分类的主要步骤  22
    3.1.3 分类方法的评估标准  22-23
  3.2 基于决策树的分类算法  23-25
  3.3 决策树基本算法概述  25-27
    3.3.1 ID3算法  25-26
    3.3.2 C4.5算法  26
    3.3.3 SLIQ算法  26-27
    3.3.4 SPRINT算法  27
  3.4 基于贝叶斯的分类算法  27-29
  3.5 神经网络  29-30
  3.6 几种分类算法的比较  30-31
  3.7 本章小结  31-32
第四章 数据挖掘在高校学生就业分析中的应用  32-56
  4.1 引言  32-33
  4.2 决策树在高校就业信息分析中的应用  33-55
    4.2.1 分类实施流程图  33-34
    4.2.2 确定研究对象及挖掘目标  34
    4.2.3 数据采集  34-37
    4.2.4 数据预处理  37-44
    4.2.5 数据分类模型  44-47
    4.2.6 构造决策树  47-51
    4.2.7 树的剪枝  51-52
    4.2.8 生成分类规则  52-55
  4.3 分类预测规则测试  55
  4.4 本章小结  55-56
第五章 结论  56-58
参考文献  58-60
附录A 就业分析训练样本(部分)  60-62
附录B 生成决策树  62-72
附录C 分类规则  72-90
在学研究成果  90-91
致谢  91

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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