基于时间序列及K-Means聚类的学生就业形式分析
作者：武帅1,2 刘锡峰1 张苗1 陈静桥3 夏换2 杨秀璋1
单位：1. 贵州财经大学信息学院2. 贵州财经大学电子商务大数据营销工程研究中心3. 盐城师范学院商学院
随着网络的飞速发展,全球数据呈爆发增长,大数据正在慢慢改变着我们的生活方式,对经济发展、社会秩序等都产生着重大影响。如何对海量数据进行分析并得出有效结论,使数据产生价值,已经成为目前信息技术的重点问题。本文就校园招聘信息对大学生就业形势进行数据挖掘,通过WordCloud词云技术、K-Means聚类算法、时间序列和回归算法对相关信息进行分析,预测目前的就业形势,并通过可视化技术展现。本文所研究的内容具有重要的实践价值,可广泛应用于预测大学生就业领域。
DOI：
关键词：
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所属期刊栏目：
学术研究_计算机应用
分类号：
G647.38;TP311.13;O211.61
页码：
5-10
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