目前，中职学校学生就业难，这是众所周知的。在“双向选择”“自主择业”过程中，既有成功的喜悦，也有无可奈何的叹息。在这方面，无奈和叹息的多半是中职毕业生。对此问题，教育专家提出了职业导向教育，即对中职学生在校学习期间树立全程职业指导理念，要引导学生思考和设计自己的职业生涯，结合社会需求建立自己的知识结构，并进行适当的技能培养，以塑造适应未来就业市场需要的“全人”。这就要求学校科学的分析影响学生就业的因素，从而实施中职学生的教育改革，有重点地对在校学生进行思想教育和职业技能的培养。 贝叶斯网络又称为信度网络(BeliefNetworks)，是目前不确定知识表达和推领域最有效的理论模型之一。贝叶斯网是一种帮助人们将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具。它的结构为有向无环图；结构中均蕴含了节点间的条件独立关系。从1988年Pearl给出明确定义后，已经成为近十几年来研究的热点。 在本篇硕士毕业论文的论述中，我应用贝叶斯网的相关知识理念，把人工智能辅助决策应用到了学生就业影响因素的研究中。利用智能数据处理相关知识，对收集到的毕业生就业信息的大量数据，进行综合分析和不确定性推理，建立了学生就业影响因素预测的贝叶斯网络图、确定了相关参数，并利用近似推理对相关重要参数进行了后验条件概率的分析验证。通过对相关参数观测值的计算，最后归纳出一种可辅助人工过程的智能信息处理方法，并付诸实现。