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题名基于粗糙集理论的高校学生就业意向研究
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作者
徐怡
陈玉莹
赵彦娇
乔春城
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机技术与发展》
2015年第10期209-213,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61402005)
安徽省自然科学基金项目(1308085QF114)
+3 种基金
安徽省高等学校省级自然科学基金项目(KJ2013A015
KJ2011Z020)
安徽大学创新训练项目(201410357179)
计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目
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文摘
就业是高校学生学习的主要目标之一,由于影响学生就业意向的因素众多,导致学生不能清楚分析自己的就业意向,就业时存在盲目性。为了帮助高校学生准确分析自己的就业意向,文中首先设计了高校学生就业意向调查问卷表,面向本校大一至大四的学生分发调查问卷收集数据,然后利用粗糙集理论改进的基于分辨矩阵的属性约简算法,找出影响高校学生就业意向的关键因素,利用粗糙集理论改进的基于分辨矩阵的规则提取算法,挖掘影响高校学生就业意向的关键因素和就业意向之间的依赖关系,导出支持度高、泛化能力强的规则集,最后通过实验验证了规则集的有效性。研究成果可以帮助高校学生更清楚地分析自己的就业意向,指导学生做出更好的职业规划,为将来的就业提供帮助。
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关键词
粗糙集
高校学生就业意向
属性约简
规则提取
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Keywords
rough set
employment intention of college student
attribute reduction
rule extraction
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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