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基于改进K-means聚类算法的大学生就业内驱因素路径分析

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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.

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来源
《通化师范学院学报》 |2022年第2期|93-98|共6页
作者
刘思宏; 余飞; 姜勇;
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作者单位

安徽电子信息职业技术学院;

安徽蚌埠233030;

安徽科技学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类; K-means算法; 初始聚类中心; 内驱因素路径;

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