机器学习方法在高校大学生就业层次模型中的应用研究任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

随着全国各大高校毕业生人数的逐年增加,庞大的就业群给社会带来了不小的就业压力。同时伴随着大数据时代的来临,校园数字化的全面建设,校园内已经积累了海量的学生行为数据。通过分析学生课程成绩,建立预测模型,用于预测学生未来的毕业去向。

了解当前的就业形势对大学生的影响;通过分析更好地调节用人单位与毕业生之间的供需关系;为当代大学生职业生涯规划的发展作一个新的描述;帮助大学生尽快认识自我为同学们在今后的求职就业过程提供参考。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

侧重学生在校课程成绩,分析学生的在校行为,并运用数据挖掘算法建立模型,用于预测学生未来的毕业去向选择。

从而来引导学生进行个性化的职业生涯规划,为缓解高校毕业生就业难的问题,提供了新的解决思路。

根据往届本科毕业生的毕业去向可以将学生分为四类:就业,录研,出国深造,其它。

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3. 主要参考文献

1 张清芳 影响大学生就业因素的Logit模型分析[J];湖南科技大学学报(社会科学版);2014年03期2 李晓俊 基于数据挖掘的学生综合测评系统的构建[J];太原科技大学学报;2013年02期

3 李彤 支持向量机的分解理论算法研究[J];河南科技;2013年02期

4 熊倪娟,赵东辉,施祖麟;经济人的理性选择与社会人的流动渠道——对“考研热”的经济学与社会学分析[J];清华大学教育研究;2005年02期

5 邹治 高校毕业生失业预警系统研究[D];南京航空航天大学;2012年

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