基于数据挖掘技术的毕业生信息管理系统的研究与开发

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摘要：随着我国高职院校不断扩招，毕业生人数大幅度增加，给毕业生的信息管理和就业工作带来了巨大挑战。为提高毕业生信息管理效率与就业服务质量，结合我校毕业生信息管理工作的实际需要，开发了基于ASP技术的毕业生信息管理系统。并利用Apriori关联规则算法对系统中的毕业生信息进行分析挖掘，找到一些能对就业指导、专业设置、课程改革起到辅助作用的因素，使之成为决策者的参考依据。

关键词：ASP 信息系统 Apriori算法 就业指导

中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）04-0000-00

1课题背景及意义

由于毕业生就业工作涉及的数据量大，工作量集中，仅靠传统纸质或单机版信息系统的管理模式已难以满足需要，必须借助现代化的网络信息管理技术，建立一个适合当前职业教育特点，适合我校的毕业生信息管理系统。通过该系统可以高效管理毕业生信息，建立学生与用人单位实时双选平台，实现就业部门与用人单位动态信息交换，并利用Apriori关联规则算法对系统中的毕业生信息进行分析挖掘，找到一些能对就业指导、专业设置、课程改革起到辅助作用的因素，使之成为决策者的参考依据，更好地为职业教育服务。

2系统总体设计及工作原理

该毕业生信息管理系统采用B/S系统架构，以安全稳定的Microsoft SQL Server数据库管理系统为后台数据中心，使用ASP工具开发本系统。

将整个系统划分为6大模块，分别为：用户身份验证模块、用人单位管理模块、毕业生管理模块、毕业生查询模块、就业动态模块、后台管理模块。

毕业生信息管理系统的工作流程为：毕业生通过用户身份验证模块完成姓名、专业、求职意向等信息的注册。注册后可通过毕业生管理模块对注册信息进行修改，包括修改毕业生信息、密码等，但不允许更改学生本人在校期间的档案资料，以便用人单位通过远程查询。用人单位可在线注册为系统会员，通过管理员验证后，使用用人单位模块修改单位资料、招聘信息、查看人才信息。求职信息模块可以浏览该毕业生的基本信息、求职简历、选课成绩，通过身份验证的用户还可以给某个毕业生留言。就业动态信息管理模块主要为管理员提供就业动态信息和重要通知的功能。毕业生信息查询可以通过多条件任意组合查询，用人单位可以通过远程查询以确定学生资料的可信度。系统管理员通过后台管理模块对毕业生信息、用人单位信息、用户权限等进行管理。

3 Apriori关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘算法是数据挖掘中比较活跃而且成果颇丰的研究分支，它主要用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。例如毕业生的就业信息与其个体自然信息之间的关联就可以使用关联规则算法进行挖掘。Apriori 算法是 R.Agrawal 和 R.Srikant 于 1994 年提出的最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，这个算法主要有两个步骤，一是寻找所有满足最小支持度的频繁项集，二是寻找满足最小置信度的强关联规则。

4数据挖掘实例

我校毕业生信息管理系统运行后，能够获得大量的毕业生信息。可以利用数据挖掘技术将该系统后台数据库“bys”中的毕业生信息进行筛选、分类、汇总形成毕业生数据仓库，并将 Apriori 算法用于毕业生数据仓库进行数据挖掘，分析毕业生的就业情况和他们的政治面貌、综合测评成绩、参加技能比赛、校外实习实训经历之间有无必然的联系，这可以指导教学部门制定科学合理的人才培养方案，最终提高毕业生的就业竞争力。数据挖掘实施具体步骤如下：

（1）在毕业生数据仓库中抽取与挖掘任务相关的部分样本数据汇总如表 1 所示。

（2）使用算法寻找数据表1中影响就业的因素，得到一个事务集合D，|D|=5。对事务集合的每一个候选字段进行计数，得到候选1_项集C1。在C1 中除去支持度小于 2 的政治面貌就得到频繁1_项集 L1，如图1所示。

图1第一次扫描过程

（3）在上述的频繁1_项集 L1中计算产生得到候选2_项集C2，然后扫描事务集合D，对其中的每一个候选的项集进行计数，计算可以得到候选频繁项集的支持度计数。在C2中除去支持度小于 2 的项集就得到频繁2_项集 L2，如图2所示。

（4）在上述的频繁2_项集 L2中计算产生得到候选3_项集C3，然后扫描事务集合D，对其中的每一个候选的项集进行计数，计算可以得到候选频繁项集的支持度计数。在C3中除去支持度小于 2 的项集就得到频繁3_项集 L3。

Apriori 算法数据挖掘的结果分析：通过三次扫描得到综合测评成绩、参加技能比赛、校外实习实训经历通常是影响毕业生就业的主要因素。所以高职院校的学生在日常学习中要加强上述三方面的锻炼，特别是技能的培养。同时学校就业指导部门要通过分析结果对学生加强引导，各专业在制定人才培养方案时，也应该把分析结果作为参考依据。

5结语

本系统基本实现了学校、用人单位、学生三方的信息需求，提高了毕业生信息管理工作的效率，为毕业生和用人单位搭建了快捷的交流平台。并通过Apriori关联规则挖掘算法对系统中的部分学生信息进行挖掘试验，得到了有益于就业指导的关联规则。当然，因为本系统比较庞大，系统性能有待进一步优化，系统在分析决策方面仍有不足，有待后期完善。

参考文献

[1]黄文静.Apriori算法在高校毕业生就业数据挖掘中的应用研究[J].电子技术与软件工程，2015，4.

[2]张嘉赢.基于数据挖掘技术的高校毕业生就业管理信息系统的设计与实现[D].东北大学，2009.

[3]梁德添.广东工业大学毕业生信息管理系统设计与实现[D].广州工业大学，2007.

收稿日期：206-03-01

课题：包头轻工职业技术学院校级课题项目编号：QY2015-1-1-1

作者简介：刘涛（1983―），女，内蒙古包头人，学历大学本科，学位在职硕士，单位包头轻工职业技术学院，职称讲师，计算机科学与技术方向。