基于深层数据分类高校就业率计算优化模型

• 作者: 王莉 赵洪章
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 高校就业率 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 106-108
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2076字
• 语种: 中文

摘要

在高校就业率统计过程中,需要利用支持向量机方法进行统计.由于这种统计方法计算复杂度比较高,运算时间比较长,造成高校就业率统计的效率较低.为此,本文提出了一种基于支持向量机优化算法的高校就业率统计方法.对高校就业样本进行分类处理,并将分类的结果进行统计.实验结果表明,这种算法能够有效提高高校就业率统计的效率,取得了令人满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵洪章	西北工业大学航空学院	8	108	5.0	8.0
2	王莉	西北工业大学电子信息学院	38	195	8.0	12.0