聚类分析智能技术及其在高职院校就业预测中的应用

• 作者: 李世科
• 来源期刊: 电脑与电信
• 关键词: 智能技术 聚类分析 就业率 预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 59-61,68
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文

摘要

为了提高高职院校学生的就业率,需要对其就业情况进行预测,找到影响就业的主要因素.利用数据挖掘技术中的聚类分析智能技术来分析高职院校数据库中的历届毕业生的数据,通过分析的结果对今后就业的情况进行预测.选择使用了聚类技术中的基于模型的方法,通过建立的分类树能够找到影响就业的主要因素.高职院校的就业管理的相关领导可以根据分类结果进行决策,有利于提高高职院校的就业率.