摘要
大学生的个体因素直接影响着大学生的就业状况,分析个体内驱因素可以预测大学生求职的能力.该文利用改进的K-means算法对大学生就业内驱因素进行聚类分析,建立求职内驱因素路径数据模型,优化内驱因素路径,为就业指导教育和大学生求职能力提升提供参考.
At present,the individual factors of college graduates directly affect the employment status.An⁃alyzing individual internal drive factors can predict the job seeking ability of college students.The paper uses the improved K-means algorithm for cluster analysis of internal driving factors of college students em⁃ployment to establish the data model of Internal driving factor path and optimize the internal drive factor path so as to provide the reference for employment guidance education and Job-seeking ability improve⁃ment of college students.
作者
刘思宏
余飞
姜勇
LIU Si-hong;YU Fei;JIANG Yong(Anhui Vocational College of Electronics&Information Technology,Bengbu 233030,China;Anhui Science And Technology University,Bengbu 233030,China)
出处
《通化师范学院学报》
2022年第2期93-98,共6页
Journal of Tonghua Normal University
基金
安徽省教育厅“三全育人”试点省建设暨高校思想政治工作能力提升项目“高校‘双创’教育和就业指导工作服务育人的探索与实践”(sztsjh-2020-5-38)
安徽电子信息职业技术学院自然科学重点项目“基于聚类算法的高职院校学生学习行为路径模型的探索与研究—以《数字视频编辑》课程为例”(2021AHDZZK06).
