基于数据挖掘的高职学生专业倾向性分析

• 作者: 吴梨梨
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 专业倾向性 决策树算法 C5.0
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机·信息
• 页码范围: 162-163,165
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3263字
• 语种: 中文

摘要

高职教育为社会培养高素质的技能型人才发挥了重要作用,但是有部分高职学生在就业中并没有从事跟本专业相关的职业.造成这种结果的一个原因就是学生的专业选择.利用数据挖掘技术对专业倾向性进行分析,找出影响专业学习的因素,帮助学生进行专业的选择,同时也使得高职院校在专业的课程设置中更有针对性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴梨梨	福州大学数学与计算机科学学院	9	4	1.0	1.0