基于BP神经网络的就业招聘企业客户分类问题研究

发布时间：2017-08-13 19:23

  本文关键词：基于BP神经网络的就业招聘企业客户分类问题研究

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【摘要】：在高校就业信息化建设中,对进入高校招聘毕业生的企业客户进行等级分类和预测能够有效帮助高校管理者评估与该企业的合作效用,推动大学生就业信息化服务向更具针对性的个性化推荐方向发展。目前该问题的解决方案大多基于从业人员的主观经验判断,缺乏完善的定量分析模型。抽取某高校教育管理信息系统中与进校招聘企业客户相关的数据样本,并借助BP神经网络模型搭建有效的数据分析模型,使用训练样本数据训练模型从而确定分析模型中各节点参数,将训练后的分析模型用于预测测试样本集得到最终的性能指标,最后将该模型的分类性能与当前同类问题的其他解决方案进行比较。对比结果显示,基于BP神经网络模型的分类方式在预测准确度和精度方面明显优于其他现有模型。该研究成果能够在信息化平台中为该问题提供高效的解决方案,帮助高校就业工作管理者及服务人员依靠该模型对进校招聘企业做出快速精准的客户等级预测,为高校就业服务工作决策提供支持。
【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院CIMS中心;
【关键词】： BP人工神经网络 数据挖掘 分类问题 就业信息服务
【基金】：同济大学校园信息化项目资助
【分类号】：F249.2;TP183
【正文快照】： 业的客户等级能够有效帮助其评估判断与该企业的合作效1　引言用,一方面对于重点企业客户维系关系提供更多支持,另一方近年来,全国高校毕业生人数不断激增,2013年全国毕面对于以往合作较少的优质新客户加强合作交流,从而进一业生人数达699万人,被社会媒体称为史上“最难就业季

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本文编号：668937