基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价

魏玉曦

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基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价

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cqvip:针对高校就业质量评价错误大,可靠性低等不足,为了获得理想的高校就业质量评价效果,设计了基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价模型。首先,研究当前高校就业质量评价相关文献,选择一些影响因素构建高校就业质量评价指标体系,并通过专家确定高校就业质量等级;然后,引入大数据挖掘技术拟合高校就业质量变化特点,建立高校就业质量评价模型;最后,采用具体数据对高校就业质量评价模型性能进行分析。文中所提模型较好地解决了当前高校就业质量评价模型的弊端,评价结果更加科学,高校就业质量评价偏差小于当前典型模型,具有广泛的实际应用价值。

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来源
《现代电子技术》 |2020年第7期|103-106|共4页
作者
魏玉曦;
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作者单位

河套学院内蒙古巴彦淖尔 015000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
高校就业; 质量评价; 大数据挖掘技术; 仿真实验; 评价指标; 模型建立;

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