基于粗糙集的大学生学习与就业关系分析

摘要：

随着社会经济的高速发展,人才需求的多元化,国内的教育事业进入了大众化的新时期,毕业生数量逐年增加,导致了高校毕业生就业形势越来越严峻,学生就业难已成为当前社会的热点问题.大学生在校学习成绩作为学生智力、学习态度等因素的直观结果,较为准确地反映了学生的整体水平,也与学生就业有着紧密的联系.为了帮助高校学生合理利用在校学习时间,有导向的进行学习,采集了已毕业计算机科学与技术专业学生在校学习成绩和就业信息数据,利用邻域粗糙集的基本理论,对预处理后的学生成绩就业信息表中的课程属性进行约简,并对得出的属性约简子集进行了详细分析,将学习与就业之间的比较准确的内在联系提供给在校学生,帮助学生找到心仪合适的工作.

关键词：邻域粗糙集、属性约简、学习成绩、就业情况

所属期刊栏目：27

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61402005;安徽省自然科学基金项目1508085MF127,1308085QF114;安徽大学创新训练项目201510357190;计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：188-191