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大数据挖掘技术在高校专业内涵建设中的应用研究 被引量:3

The Application Research of Big Data Mining Technology in the Professional Connotation Construction of University
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摘要 针对高校专业内涵建设过程中不易实现量化分析的问题,从专业相关的课程与对口就业关系的角度出发,以教学、就业管理工作中积累的大量数据为基础,采用ID3算法进行挖掘研究,构造了相应决策树并从中挖掘出影响高校学生专业对口就业的各类课程及其影响的强弱程度,这些隐藏的、有价值的知识,为高校创新专业人才培养模式、优化课程体系提供科学的量化依据及参考。 Aiming at the problem of it is not easy to realize the quantitative analysis in the process of pro-fessional connotation construction in university, from the perspective of professional relevant courses and the em-ployment relationship, to accumulate a large amount of data in the management of teaching and employment as the foundation, using the ID3 algorithm for mining research to construct the corresponding decision trees and to dig out the influence of the professing employment of university students and its influence degree on the strength of the all kinds of courses, the hidden and valuable knowledge, innovative professional talent training model for colleges and universities can provide scientific quantitative basis and reference for optimizing the course system.
作者 王善勤 吴昌雨 陈业斌 WANG Shan-qin WU Chang-yu CHEN Ye-bin(Chuzhou Vocational and Technical Institute, Chuzhou 239000, China School of Computer Science, Anhui University of Tech- nology, Malmshan 243002, China)
出处 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第5期827-830,共4页 Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition
基金 安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2015ZD39) 安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2016A543) 滁州职业技术学院青年基金项目(YJQ-2013-05) 安徽省高等学校省级教学研究项目(2013jyxm360)
关键词 大数据 ID3算法 决策树 专业内涵建设 big data ID3 algorithm decision tree professional connotation construction
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献24

  • 1姜红艳.决策树ID3算法在学生成绩中的应用[J].鞍山师范学院学报,2008,10(4):55-58. 被引量:7
  • 2丁华,张少中,王秀坤.基于改进ID3算法的轨迹化决策研究[J].计算机工程与设计,2004,25(10):1721-1723. 被引量:8
  • 3韩松来,张辉,周华平.基于关联度函数的决策树分类算法[J].计算机应用,2005,25(11):2655-2657. 被引量:36
  • 4段玉春,朱晓艳,孙玉强.一种改进的ID3算法[J].南阳师范学院学报,2006,5(9):63-65. 被引量:10
  • 5Gehrke J, Ganti V, Ramakrishnan R, et al.BOAT: Optimistic decision tree construction[C]//Proceedings of the 1999 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Philadelphia, Pennsylvania, 1999,28(2) : 169-180.
  • 6Chen J S, Cheng C H.Extracting classification rule of software diagosis using modified MEPA[J].Expert Systems with Applications: An International Journal, 2008,34 ( 1 ) : 411-418.
  • 7Quinlan J R.Induction of decision trees[J].Machine Learning, 1986, 1(1):81-106.
  • 8HanJiawei MichelineKambe.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001..
  • 9Agosta Lou.数据仓库技术指南[M].潇湘工作室译.北京:人民邮电出版社,2001.
  • 10Goebel M,Gruenwald L. A Survey of Data Mining and Knowledge Discovery Software Tools[J]. SIKDD Explorations, 1999, 1(6):22-33.

共引文献18

同被引文献23

引证文献3

二级引证文献13

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