数据挖掘中BP神经网络与决策树技术的应用研究

董明明; 蒋涛; 晏婉晨; 宋伟航; 谢斌

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数据挖掘中BP神经网络与决策树技术的应用研究

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大数据时代下,处理已知和预测未知数据的数据挖据技术在社会生活的众多方面得到了大量应用.因此,采用数据挖据中BP神经网络算法和决策树技术对毕业生就业偏好进行了预测研究.研究中首先对两种算法流程进行了介绍,其次应用两种算法分别对扬州大学2017年本科毕业生就业情况进行模拟预测研究,并对两种算法优缺点和结果进行了对比分析.通过模拟预测结果得知,两种算法预测数据均与实际吻合,决策树法更适用于数据数量较少的样本,而当数据量较大时,BP神经网络法得到的预测数据将更准确.

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来源
《经济研究导刊》 |2018年第20期|186-190|共5页
作者
董明明; 蒋涛; 晏婉晨; 宋伟航; 谢斌;
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作者单位

扬州大学数学科学学院,江苏扬州 225002;

扬州大学数学科学学院,江苏扬州 225002;

扬州大学数学科学学院,江苏扬州 225002;

扬州大学数学科学学院,江苏扬州 225002;

扬州大学数学科学学院,江苏扬州 225002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
数据挖掘; BP神经网络; 决策树; C4.5算法; 机器学习;

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