论文部分内容阅读
随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用，产生并积累大量复杂的就业信息数据，传统的统计分析方法已不适应深入分析的需求。应用数据挖掘技术中的Apriori算法，以高校就业历史数据为研究对象，以学生就业指导为研究目的，通过对高校就业数据的挖掘找到影响学生就业的内在因素，发现学生的受教育属性和就业属性之间的关联性，得出社会需要的应用型人才模型，从而给高校决策者提供指导或数据支持，改进现有的教育模式，提高对毕业生就业指导的实效性。