决策树技术在高校就业管理中的应用研究

发布时间：2024-11-20 22:18

　　随着高校政策改革的推进,高校毕业生的数据量逐年递增,而毕业生就业难的问题不仅为高校关注的热点,也是社会各领域关注的焦点。决策树算法为现有数据挖掘中较为关键与重要的方法,其规则简单易懂、应用价值高。如果将决策树算法应用于高校就业管理系统中,就能在海量数据之间的关系中掌握高校就业规律,以便为高校就业提供指导。首先,本文分析了传统C4.5算法在高校就业管理中的应用性能,实现了传统C4.5算法的应用步骤与数据处理过程,包括原始数据采集、原始数据预处理、数据准备、构造决策树、数据挖掘等,并对传统C4.5算法进行综合评估,理清了传统C4.5算法存在的问题,主要包括属性缺失问题和过度拟合问题,为后续的算法优化提供了方向。然后,本文提出了基于k近邻的C4.5优化算法,针对传统C4.5算法存在的属性缺失问题,该算法选择与k近邻相似的值对缺失值进行填充。在此基础上,将改进后的算法应用到高校就业管理中,并对应用效果进行评估,结果表明基于k近邻C4.5优化算法性能显着提升,并且还能够解决传统的C4.5算法中存在的过度拟合问题。

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1研究框架图

图1-1研究框架图Figure1-1ResearchFrameworkDiagram1.6本章小结（Summaryofthischapter）本章分析了研究决策树技术在高校就业管理中的应用的背景与意义，并对收集到的国内外研究资料进行深入的分析，掌握国内外的研究....

图2-1决策树模型

决策树是一种通过概率分析能够直观的表达出结果的图解方法，其是在了解各种情况发生概率的前提下，借助构建决策树来取得所想到的净现值大于或者是与零相同的几率，评估项目存在的危险，给出其可操作性的分析办法[30].[31]。因该种决策分枝图形与树的枝干较为相似，所以称为决策树。决策树是一....

图2-2决策树的工作步骤Figure2-2Workingstepsofdecisiontree

图2-2决策树的工作步骤Figure2-2Workingstepsofdecisiontree由图2-2可以看出，决策树的整个工作步骤，首先需要输入训练集，接策树的分类算法创建出决策树的模型，此处分成了两部分，一个是进入，该模型可与样本测试数据集进行互换；一个....

图3-1基于传统的C4.5算法生成的决策树

工程硕士专业学位论文信息增益率进行分别计算，并根据计算结果确定最高的信息增益率，将其属性标识为结点；逐一读取结点的属性，并取值，由结点生成决策树的分枝；假设数据训练集的属性为样本集，且如果样本集为空集，那么需要在决策树上添加一个树叶，并将该类树叶标记成对应的类。3.2.5数据挖....

本文编号：4012437