DDTR:大数据背景下的学生就业率预测模型

摘要：

伴随大数据驱动的深入感知及预测方法的飞速发展,分析及研究学生就业率的变化趋势,对调整课程结构、提高学生就业率,均有较好的促进作用.本文基于在校学生的多项课程成绩,利用贪心选择策略,建立了采用自学习模式的就业率预测模型DDTR,通过混淆矩阵各项系数验证,该预测模型具有较高的就业预见性,对学校课程规划及学生就业具有一定的指导意义.

关键词：大数据、就业率、机器学习、Weka

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：48-50