基于深层数据分类高校就业率计算优化模型

摘要：

在高校就业率统计过程中,需要利用支持向量机方法进行统计.由于这种统计方法计算复杂度比较高,运算时间比较长,造成高校就业率统计的效率较低.为此,本文提出了一种基于支持向量机优化算法的高校就业率统计方法.对高校就业样本进行分类处理,并将分类的结果进行统计.实验结果表明,这种算法能够有效提高高校就业率统计的效率,取得了令人满意的效果.

关键词：支持向量机、高校就业率、计算复杂度

所属期刊栏目：29

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西普通本科高等学校教学改革研究项目《高校专业情感教育的现状与机制研究》资助09BZ05

在线出版日期：2013-04-15（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：106-108