|
| 大学生就业影响因素中基于粗糙集的
智能数据分析方法 |
|
| |
| DOI： |
| 中文关键词: 大学生就业；粗糙集；属性重要度；智能分析 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:湖南省自然科学基金项目( 2018JJ2131);湖南科技大学潇湘学院2018年教学改革研究项目(x905-G31895) |
| 作者 | 单位 | | 柳媛慧1 ,陈林书2,马庆3 | 1.湖南科技大学 外国语学院，湖南 湘潭 411201
2.湖南科技大学 计算机科学与工程学院，湖南 湘潭 411201
3.湖南软件职业学院 软件与信息工程学院，湖南 湘潭 411201 |
|
| 摘要点击次数: 1577 |
| 全文下载次数: 809 |
| 中文摘要: |
| 大学生就业形势越来越严峻，影响就业的因素众多，各因素对就业情况的影响并不相同，且相互之间存在关联性。基于粗糙集理论，提出大学生就业因素重要度的定量度量方法，建立基于粗糙集的智能数据分析模型，实验结果表明了新型方法的有效性，能够为大学生的在校学习和就业规划提供了重要指导，并为高校培养和企业招聘优秀大学生提供了决策支持。 |
| 英文摘要: |
| |
|
查看全文
查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |
