基于数据挖掘的农民工就业推荐系统构建

在深入分析数据挖掘理论与农民工的主要特征要素的基础上,运用决策树模型中的ID3算法,对样本进行整理、转换以及分类,构建基于数据挖掘的农民工就业的推荐系统,以从大量的信息中发现规律和知识,为企业提供高效、科学的方法招聘相关的技术人才。     

粗糙集和决策树方法在土壤评价中的应用研究

应用粗糙集与决策树相结合的数据挖掘方法评价吉林省某地的土壤地力等级.研究数据共有161条记录,16个属性,使用粗糙集对土壤属性进行约简,去除了5个土壤冗余属性,得到属性约简集;使用决策树方法对土壤数据建立决策树模型,得到了土壤评价的决策树模型,并提取了分类规则.实验表明:将粗糙理论与决策树相结合的数据挖掘方法能去除冗余属性,同时保留了原始数据的内部特点,相对于单-使用决策树方法,决策树规模减小,规则集较精简,提高了分类的效率.     

粗糙集和决策树方法在土壤评价中的应用研究

应用粗糙集与决策树相结合的数据挖掘方法评价吉林省某地的土壤地力等级。研究数据共有161条记录,16个属性,使用粗糙集对土壤属性进行约简,去除了5个土壤冗余属陛,得到属性约简集;使用决策树方法对土壤数据建立决策树模型,得到了土壤评价的决策树模型,并提取了分类规则。实验表明：将粗糙理论与决策树相结合的数据挖掘方法能去除冗余属陛,同时保留了原始数据的内部特点,相对于单一使用决策树方法,决策树规模减小,规则集较精简,提高了分类的效率。     

决策树在耕地地力等级评价中的应用

在介绍数据挖掘技术的基本概念、决策树方法的基础上,结合牡丹江市地力等级数据样本,采用决策树ID3分类算法建立了耕地地力等级决策树分级图。通过该分级图可以预测各地区耕地地力等级,为该领域的数据挖掘提供了合理的挖掘方式。     

基于数据挖掘的决策树算法应用研究

数据挖掘是一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,已经成为关注的热点。决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点,在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。本文使用数据挖掘的C4.5算法对UCI数据库中的蘑菇数据构建决策树模型,给出了蘑菇可食用或有毒的决策。     

决策树可视化系统模型研究

基于数据挖掘可视化技术,构造了一个决策树可视化系统模型,对数据挖掘中决策树可视化模型进行了分析与研究,其中主要实现了数据可视化、属性约简和决策树可视化模块。针对传统的决策树ID3算法偏向取值较多属性的缺点提出了一个算法,将多类问题转换成2类问题,避免了ID3算法形成的决策树过细,分类不够准确等问题。该算法产生的规则比ID3算法更加简捷,更加概括化,避免了规则中包含不关键的属性。     

基于决策树的农业气象灾害等级预测模型

在讨论数据挖掘技术的基本概念、决策树方法的基础上,结合牡丹江地区部分县区风雹灾害数据样本,采用决策树C4.5分类算法,建立了农业气象灾害等级决策树预测模型。通过该预测模型可预测各地直接经济损失程度,为该领域的数据挖掘提供了合理的挖掘模式,并得出了有效的分析结论。     

数据挖掘中的组合分类方法研究

数据挖掘中的分类问题在商业领域中有着重要价值,把数据挖掘中的组合分类方法作为研究目标,依据组合分类的方法的思想,采用基于遗传算法的组合算法,提出一种基于遗传算法的多重决策树并行组合分类方法以提高分类精度。     

一种有效的多关系决策树分类算法

多关系数据挖掘,是数据挖掘方向其中一个热门的研究内容,并且是具有挑战的一个问题。在处理多关系时,传统的数据挖掘算法需要进行物理连接,因而存在效率不高的问题。为了解决这个问题,研究多关系数据挖掘的分类,提出一种有效的多关系决策树分类算法,名为EMDT。EMDT的目标是提高分类准确率,并减少运行时间。EMDT利用元组ID传播,构造出一颗决策树,可以直接在多关系中对类标号未知的元组进行分类,不需要进行物理连接。实验表明,EMDT提高分类准确率,并显著减少运行时间。     

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

我国渔业正处于高速发展时期，渔业生产数据大量积累，如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法，并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展，并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为，在渔业信息化发展相对成熟的前提下，数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节，为渔业生产发展提供有效的决策支持。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段，通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统，诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析，以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

金融危机下高校图书馆就业指导服务

通过分析高校图书馆在对大学生就业指导服务方面所具有的优势,阐述金融危机袭来,大学生就业困难的情况下,高校图书馆充分利用自己丰富的馆藏文献资源、高素质的人才队伍、先进的现代化技术及良好的环境资源帮助指导大学生就业。     

从大学生就业难设想高校人才培养方案的改革——以土地资源管理专业为例

大学生就业难是一个严峻的社会问题，笔者以土地资源管理专业为例，分析了大学生就业难的主要原因是高校制定的人才培养方案不合理，培养的学生不能适应市场的需求，并由此提出对土地资源管理专业人才培养方案进行改革的几点设想。     

谈院校图书馆与大学生就业信息服务

大学生就业困难已成为我国的社会问题之一。院校图书馆是学术性服务机构，宜充分发挥自身的信息设施和信息资源优势，与院校有关职能部门配合，以恰当的方式为在校大学生提供就业信息服务。     

创业大学生档案管理模式初探

基于社会就业形势越来越严峻,大学生创业越来越普遍。从档案管理的角度出发,通过分析高校学生人事档案的作用,阐述了创业大学生档案管理的重要性。针对创业大学生档案管理的现状,为解决创业大学生档案被忽视,档案为学生和用人单位服务的价值得不到有效发挥的问题,进一步利用档案激发大学生的创业热情,更好地开发利用大学生创业成果。从高校档案部门、国家政策、档案托管机构、大学生档案意识、档案制度等5个角度提出对创业大学生档案管理机制构建的建议,并进一步阐明构建此管理机制的意义。     

浅析如何做好大学生管理工作

随着中国教育的发展,大学生的数量也在逐年增多,大学生就业难成为当下最重要的问题。改变这种状况,当然要从根本入手,既从大学生的教育开始着手,在科学发展观的理论基础上,改变过去传统的学生管理观念。针对当下社会主义的发展形势,高校应该着眼于教育、管理大学生,培养他们正确的人生观和价值观。本文就如何做好大学生的管理工作进行了探究,旨在进一步为大学生管理工作提供激励的方式方法。     

设施农业科学与工程专业大学生就业调查分析

结合新形势下设施农业科学与工程专业就业情况,以某科技师范学院为例,对大学生进行了就业心态及现状调查,并结合实际分析原因,提出了解决该专业就业问题的基本方法.     

微阅读环境下高校图书馆服务大学生就业策略研究

当前大学生就业问题已成为关系我国社会民生的战略性核心问题。高校图书馆应肩负起其社会责任,发挥自身优势,积极参与到大学生就业服务中。随着网络技术的快速发展,微阅读已经成为当代大学生获取信息的重要渠道。本文结合高校图书馆参与大学生就业服务的现状调查及国内高校图书馆开展微阅读服务的现状分析,探究了高校图书馆应如何积极应对微阅读时代的读者需求,创新大学生就业服务工作。