高校毕业生就业状况监测系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-18页 |
| ·核心概念界定 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 高校毕业生就业状况监测系统需求分析 | 第20-30页 |
| ·监测内容 | 第20-22页 |
| ·就业率 | 第21页 |
| ·就业结构 | 第21页 |
| ·毕业生满意度 | 第21-22页 |
| ·社会满意度 | 第22页 |
| ·监测功能 | 第22-27页 |
| ·高校毕业生就业状况结果评估 | 第23-24页 |
| ·高校毕业生就业状况规律挖掘 | 第24-27页 |
| ·监测机制 | 第27-30页 |
| ·信息收集机制 | 第27-28页 |
| ·信息发布机制 | 第28页 |
| ·监管工作机制 | 第28-30页 |
| 第三章 高校毕业生就业状况结果评估模型构建 | 第30-46页 |
| ·指标体系 | 第30-37页 |
| ·构建原则 | 第30-31页 |
| ·指标构建 | 第31-37页 |
| ·计算方法 | 第37-41页 |
| ·基于层次分析法的指标权重计算 | 第38-40页 |
| ·基于模糊综合评判法的结果评估 | 第40-41页 |
| ·案例应用 | 第41-46页 |
| ·构建高校毕业生就业状况指标权重集 | 第41-44页 |
| ·某高校毕业生就业状况结果评估 | 第44-46页 |
| 第四章 高校毕业生就业状况数据挖掘模型研究 | 第46-63页 |
| ·数据仓库多维模型研究 | 第46-56页 |
| ·数据准备 | 第47-48页 |
| ·概念模型 | 第48-50页 |
| ·逻辑模型 | 第50-54页 |
| ·物理模型 | 第54-56页 |
| ·聚类分析算法研究 | 第56-59页 |
| ·算法比较与选择 | 第56-59页 |
| ·案例应用 | 第59页 |
| ·关联规则算法研究 | 第59-63页 |
| ·算法比较与选择 | 第59-61页 |
| ·案例应用 | 第61-63页 |
| 第五章 高校毕业生就业状况监测系统实现 | 第63-92页 |
| ·系统概述 | 第63-69页 |
| ·总体结构 | 第63-65页 |
| ·业务应用层结构 | 第65-67页 |
| ·应用支撑层结构 | 第67-68页 |
| ·数据层结构 | 第68-69页 |
| ·结果评估功能的实现 | 第69-73页 |
| ·值的设定 | 第69-71页 |
| ·数据维护 | 第71-72页 |
| ·评估结果查询 | 第72-73页 |
| ·基于聚类分析的分群归类功能的实现 | 第73-84页 |
| ·问题提出 | 第73-75页 |
| ·基于SSAS 的具体实现 | 第75-84页 |
| ·基于关联规则的关系研究功能的实现 | 第84-92页 |
| ·问题提出 | 第84-87页 |
| ·基于SSAS 的具体实现 | 第87-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-95页 |
| ·全文总结 | 第92-93页 |
| ·进一步的工作 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
