基于数据挖掘的在线就业管理系统的设计与实现
浅析高校学生管理系统中数据挖掘的研究与实现-于澍
浅析高校学生管理系统中数据挖掘技术于澍随着国家教育、教学范围及其规模的逐渐增大，在整个教育体系中，学生本身更像市场经济体系中的消费团体，只有学校制度的多样化、多重化才能满足他们的要求。
各高校需给予学生充分的、更多的选择。
各高校的服务应以人为本、以学生为本，展现给学生更多的、优质的服务。
同时学生数量的逐渐增加、学生管理制度的不断完善以及教学任务的分配、科研管理、青年教师的培养等工作量也与日俱增。
这些都给学校的传统管理工作带来了很大的烦恼，学校传统管理模式将无法满足这些新的要求。
根据辽宁省教育评估体系的工作评估文件调查结果显示，截止至2009末，辽宁省内仍有30余所高校采用传统的管理模式，由此产生的纸质化办公的工作量非常之大，而且数据保存有一定的时间及年限，10年前或者20年前的数据材料有些已经无法查询或很难查询。
因此在这样的情况下，众多高校采用学分制管理的，并提出了学生管理系统的信息化及规范化。
但是只有学生信息管理系统还是远远不够的，因为在很多高校只有管理学生工作及教学工作的工作者才能应用，其他的与学生相关的管理部门如想通过学生管理信息系统查找学生相关数据都很难在本地的计算机上直接实现。
因此提出了学院数字化办公的建设目标。
就是以校园网络为基础，利用相关的技术及工具，实现从资源(如图表、讲义、课件、信息等)、到活动(包括教、学、管理、服务、办公等)、到环境(包括机房、教室等)的全部数字化，数据生存于整个网络之间，使学院各部门通过其网络使学生、专业、各系部及其学生信息、财务、招生、就业、资助、学籍等等管理成一条线，全部实现计算机管理。
针对以上问题，我们提出了数据挖掘的应用研究。
数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、但潜在有用的信息，数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。
它是一门交叉性学科，融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术。
基于数据仓库的就业信息平台构建与关键技术
ｉ ｅ （） Ｙ ｛ ｆｎ ｓ ￣ＳＳ ｌ ｔｓＲ ＝
ｑ 当ｓ ’＜ｓ
上式 中 ｓ ’为经过遗传操作所形成 的一条新规则的支持 度，ｓ为用户给定 的支持度的阂值。当 Ｒｉ 为符合要求的
规 则 时 ，它 的 适 应 度 函 数 值 应 大 于 １ ，
的组成 。
否 则适 应 度 函数 值 将小 于 １ ，这 条规 则 算子的运算操作。由此可见，编码方法 在 下一 代遗传 中就会被 淘汰 。 源数据库 系统可以是多种数据库 ， 在 很 大程 度上 决定 了 如何进 行 群体 的遗 ３ ３基于遗传算法的关联规则挖掘 ． 如 ＤＢ２、Ｉ ｏ ｍｉ ｎｆ ｒ ｘ、ＳＱＬ ｅ ｖ ｒ 传进化运算以及遗传进化运算的效率 。 算 法 Ｓ ｒ ｅ 、 个好的编码方法，有叮能会使得交叉 Ｏ ａ ｌ 、Ｓ ｂ ｓ 以 及数据 文 件 ，这 些 ｒ ｃｅ ｙ ａ ｅ 根据适应度函数以及遗传算子选择 运算 、变异运算等遗传操作可以简单地 出的规 则表 示 的是 所 有具 有关 联性 的 属 数 据 经 过 数 据 抽 取 、 转 换 组 件 转 移 到 Ｏ Ｓ （ ｐ ａｉｎ ｌＤ ｔ Ｓｏ ｅ【。数 实现和执行。 Ｄ Ｏ ｒ ｔ ａ ａａ ｔｒ） Ｊ ｏ ｝ 性 ，但是却无法分 辨具体 是如何关联 Ｄｅ ｏ ｇ曾提 出了两条操作性较 强 Ｊｎ 据 的 抽 取 、清 洗 、 转 换 这 一 过 程 可 使 的 。即 ：如 有 ０ １ ０ ９这样 一 条规 则 ， ２ ００ 又称 编码 规 则 ） ： 得各种异构数据在语 言的标准化 、数 的 实 用编 码 原 则 （ 我 们 只 能 知 道 ２ ９这 几 个 属 性 是 关 联 １ 编 码 原 则 一 （ 意 义 积木 块 编码 原 的 ，但是究竟是 ２ 有 据 移 动 平 台 、 通 讯 策 略 、支 持 策 略 等 ９还是 ９— ２ ， １— １ 则） ：应使用能易１ 产生 与所求 问题相 二 得到统一 和规 范。在数据仓库 管理系 一 还 是 … … 。 这 一 条 规 则里 包 含 着 六 条 统 的协 调 下 ，定 期将 ＯＤＳ的 数 据装 载 关 的 且 具 有 低 阶 、短 定 义 长 度 模 式 的 关 联规则 ，但是 这六 条规 则 中，未 必 到数 据 仓 库 中 ，ＯＤＳ作 为 数据 加 载 的 Ｉ编 码 方 案 。 每 条规 则都是符合 可信度 要求的。 因 编码 原 则二 （最小 字符 集编 码原 登 陆 平 台 ，具 有 灵 活 处 理 全 局 联 机 事 此 ，为了最后找 到符合要 求的关联规 ：应 使 用能 使 问题 得 到 自然 表 示 或 则 ，我 们 必 须 对 这 些 规 则 进 行 筛 选 。 务 处 理 的 功 能 ， 为 查 询 提 供 有 效 的 访 则 ） 问途径。需要注意的是 ，ＯＤｓ数据存 描 述的具有 最小 编码字符集 的编码方 筛 选 的标 准 是 ：满 足 用 户 给 定 的 可 信 储平 台是可以选择 的 ，如果考虑到经 案 。 度 要求 的规 则就 输 出 ，否 则舍 去 。 ３ ２ 适 应度 函数 的 构造 ． 费 限 制 ，可 以 不 增 加 Ｏ ＤＳ 存 储 ，直 筛选 的算 法 如下 ： 遗传算法使用适应度这个概念来度 接将数据 装载到数据 仓库。 步骤 １ ：从侯选集 中取出一条候选 决策人员或管理人 员通过数据挖掘 量群体中各个个体在优化计算 中有可能 规 则 ； 和在线分析工具对数据仓库进行信息分 接 近 于 找 到 最 优 解 的 优 良程 度 。 适 应 步 骤 ２ ：计 算 该 规 则 的 置 信 度 析 处 理 ，来 实 现求 职 人 员和 招 聘 单 位 度较高的个体遗传到下一代的概率就较 Ｃ ’：
大学生就业画像系统的设计与实现
本文使用 Python 进行大学生就业画像系统开发，使用 MySQL 技术实现 数据库与管理，通过成绩数据分析和聚类为即将毕业的学生贴标签，最后
IV
通过决策树算法构建画像模型。大学生就业画像系统为即将毕业的学生提 供就业方向指导，帮助解决学生临近毕业时刻择业方向不确定的问题。该 系统可以帮助学生和老师更加形象化地分析毕业生的能力，从而达到有目 的择业就业，提高就业匹配度，提升就业质量。
First, the score data of computer major students in the Academic Affairs Office of a university and the employment data of graduates archived by the
VI
In this thesis, we use Python to develop the employment portrait system of university students, use MySQL technology to realize the database and management, label the students who will be graduating through the analysis and clustering of achievement data, and finally build the portrait model through the decision tree algorithm. The employment portrait system of college students provides guidance for the graduating students in the direction of employment and helps solve the problem of uncertainty in the direction of choosing jobs near graduation. The system can help students and teachers more visually analyze the ability of graduates, so as to achieve the purpose of employment and employment, improve the matching degree of employment, and improve the quality of employment.
高校就业信息管理系统的设计与实现
福建电脑2010年第11期高校就业信息管理系统的设计与实现李秀刚，王雪雪（湖北汽车工业学院科技学院湖北十堰442002）【摘要】：信息渠道的单一与闭塞造成高校毕业生与用人单位在求职和招聘过程中信息严重流失，建立完善的毕业生就业信息管理系统，是降低求职招聘成本、缓解就业压力的重要途径。
本文介绍的基于B/ S模式的就业信息管理系统，正是通过采用+SQL server这一组合功能，来构造一个高效能的就业信息管理平台。
【关键词】：就业；信息管理系统；设计近几年高校毕业生人数急剧增加，毕业生供需矛盾日益凸现，建立一个完善的就业系统不仅可以实现毕业生与用人单位高效的交流，降低求职招聘成本，促进就业，还可以反映学校就业部门的工作效率。
加强信息化建设和建立功能齐全的就业信息系统势在必行。
1、系统分析与设计1.1、需求分析毕业生就业信息网要求长年运行，以协助就业指导工作的开展，因此，在功能上和使用上都有很多要求。
根据就业指导中心日常工作内容及在工作中遇到的实际情况，考虑到登录就业信息网的用户需求不同，我们对访问用户进行分类，授予其应有的权限来实现其需求的功能。
在这个网站中，用户主要有学生、用人单位、就业指导中心管理员。
主要功能分为毕业生信息管理功能、用人单位信息管理功能、学校信息管理功能、用户管理和职业测评等功能。
1.2、功能设计功能详细分解如下：(1)部门概况部门概况主要向浏览者介绍就业指导中心的工作职责及办公指南，方便学生和用人单位办理相关事宜。
(2)就业动态及就业管理就业动态向学生发布与就业相关的一些校内活动及国内就业新闻。
就业管理向学生发布国家、省、市、学校最新就业政策，协助毕业生就业。
(3)就业、创业指导就业指导向学生发布对学生求职择业有指导性的信息，包括求职技巧、注意事项、落户转递档案问题、就业案例分析等内容，指导学生就业。
创业指导向学生发布对创业有指导性的政策、成功案例、注意事项等信息，鼓励学生创业，减小社会就业压力。
数据挖掘技术在本科毕业生就业指导中的应用研究
141 234
× 1．646 1 718 ＝ 1．651 376
3．3 计算各个决策属性的信息增益
仍然以“专业综合课程成绩”为例，其信息增益为：
Gain（专业综合课程成绩） ＝ I（r1，r2，r3，r4，r5） － E（专业综合课 程成绩） ＝ 0．467 548
3．4 计算各个决策属性的信息增益率
3 数据分类模型设计 由 于 本 文 仅 对 国 内 某 师 范 大 学 的 260 名 学 生 进 行 研 究 ，训
练集较小， 因此选用 C4．5 决策树算法对毕业生的就业情况进行 数据挖掘。 其流程如下：
选取 234 名毕业生（样本集的 90％）作为算法的训练集 S，而 另外 26 名毕业生作为所设计模型的验证。 选取“就业单位性质” 作 为 算 法 的 类 别 标 注 属 性 ，选 取 “普 通 话 水 平 ”、 “ 计 算 机 水 平 ”、 “英语水平”和“专业综合课程成绩”作为算法的决策属性集合。
! " ＝ －
16 21
log2
16 21
＋
5 21
log2
5 21
＝ 0．791 858
在集合 S 中“专业综合课程成绩” ＝ 2，以及“专业综合课程
成绩” ＝ 1 的学生数量为 0，为此不需要计算这两种情况的熵值。
最终得到“专业综合课程成绩”的熵值为：
E（专业综合课程成绩）
＝
72 234
× 2．118 924 ＋
［收稿日期］2012-12-10
108 / CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION
3．1 计算 S 的期望信息量
5
Σ I（r1，r2，r3，r4，r5） ＝ － pi log2（pi） ＝ I（57，49，86，17，25） i＝1
浅析大学生就业信息分析系统
『 Ｖｃｏ Ｙ ａｎｓ Ａ ｄ Ｐ ｔ、ｏ ｄｔ ｎ ｆｒ ｕｃｓｆｌ ２ ｉｔ １ ｒ Ｈ ｉｅ ， ｎ ｅｉＣ ｎ ｉｏ ｓ ｏ Ｓ ｃｅｓｕ ｔ ｉ Ｈｕ ａ ｍｎ
０ ００ ３ ０ ６．
［ ］ Ｓ ｓ Ｒ ｎｌ ＲＯｇ ｎ ａ ｏａ Ｓ ｃｅ ｈｏｇ ｆ ｃ ｖ ｕ ａ １ ｉ ｏａ ．ｒ ｉ ｔ ｎｌ ｕｃｓ ｔ ｕｈ Ｅｆ ｔ ｅ Ｈ ｍ ｎ ｍ ｄ ａ ｚｉ ｓ ｒ ｅｉ
Ｒ ｓｕｃｓ ｎｇ ｍ ｎ Ｍ］ ｅｔｏｌＣ ｕ ． ｒｅｗ ｏ ｕ ｌ ｈｎ ｒｕ ， ｅｏ ｒｅ ａｅ ｅ ｔ【 ． ｓ ｒ：ｏ ｕ Ｇ ｅｎ ｏｄＰ ｂｉ ｉｇＧｏ ｐ Ｍａ Ｗ ｐ ｓ
有效的 ＨＲ Ｓ应用 系统设计框架 。该框架采用基 于 ＢＳ的、与 Ｉｔｒｅ ＭＩ ／ ｎｅｎｔ
［ ］ 裴辉东 ， ５ 梁云风． 电力营销 管理信息系统 的应用框架设 计和实现技 术 ［］ Ｊ． 电力系统 自动化 ， ０ ，８ １ ）８ — ６ ２ ４ ２ （ １ ：３ ８ ． ０ ［ ］ 张海翔． ６ 人力资源管理信息系统 的研究与设计 ［ ］ Ｄ． ： 杭州 浙江大学 ，
评价体 系和招聘流程 。
Ｄｍ ｌ ｓ ｏｔ ｌ 引用集 合的概念 ， ｉ ｃ ｎｒ ｔＡ Ｃ ｏ 判断文本不能为空！
Ｆ ｒ ｃ ｔ ｎ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｏ ｈｃｌ ｏ ｔ ｓ Ｅａ Ｉ ｏ
ｌ 主界面 设计
利用菜单编辑器设计 了关联序列 ， 人信息 ， 个 关联表示 ， 管理员等几
ａ ａ ＝ ＋ｌ
随着我国高等教育 的快速发展 ，我 国高校每年有 大量 的大学毕业
生， 大学生就业市场成为人 力资源 市场 的重要 组成部分。本 系统对相关
问题进行 了分析 ， 这对在校大学 生的就业和招聘用 人单位来讲 ， 具有一 定的指导意义 ， 以通过本 系统提供 的数 据来 优化和修正招聘大学生 的 可
数据挖掘在高校毕业生就业指导上的应用
否通过全 国计算机 等级考试 １ 、 级 和 ３ 级 ２ 级予 以赋值 ， 赋值 如下 ： 基本 操作 （ ｃ１ ， Ｎ ｒ） 熟悉 编程 （ ｃ ） 精通编 程（ ｃ ） 无要求 （ ｏ 。最终属 Ｎｒ ， ２ Ｎｒ ， ３ Ｎ） 性以及 属性赋值见表 １ 。 表１ 属性 以及赋值表 工作 经 团队合 沟通能力 英语 计算 机 属性 公 司类 型 验要 求 作能力 要求 能力 能力
要 求
Ｃｅ４， ｔ Ｎｃ ｌ ｒ，
首先 ， 高校通过信息化技术提高 了毕业 生就业 管理水 平 ， 但由于相 关部 门缺乏信息技术 管理的意识 ， 多时候就业指导 仅仅停 留在对 大 很 量历史数据 的简单统计和表层理解上 。 其次 ， 高校对毕业生 的就业指导工作 方式和效率 显得不足 。具 体 来说 ， 一是传统 的毕业生就业指导太过 于笼统 ， 仅简单 引用往 年的就业 统计 数据 ， 忽略毕业 生其 自身的特点 和企业的特殊性 ， 内容千篇一律 ； 二是指导老师对某些学生的就业 指导带有一定 的主观性偏差 。 长此 以往 ， 如果就业 指导工作不考 虑毕业生 的个体差 异和招聘单 位 职位 的特殊 性 ， 毕业 生就业 指导 就失 去 了其 针对 性 和指导性 的意 义 。而如何充分利用 高校服务器 中的大量 数据 ， 通过数 据挖掘来找 到 些对相 关工作有益 的规则并用于实 际的就业指导工作 中 ， 成为一个 值得我们研究的课题。 ２数据挖 掘在 高校就业指导工作 中的应用 ． 数据 挖掘 （ ｔ Ｍｉｉｇ ， Ｄａ ｎｎ ） 也称为知识 发现 （Ｋ ｏ ｌｄｅＤｉ ｏｅｙｉ ａ ｎｗ ｅｇ ｓ ｖｒ ｃ ｎ Ｄ ｔｂｓ ）是一种采用机器学习 、 ａａ ａｅ ， 统计 等方法从 大量 的数据中获取 相关 信息 的过程 。他是一种从 大型数据仓库 中提取 隐藏 的预测性信息 的新 技术 ， 能够挖掘 出数据 中潜在 的模式 ， 出有价值 的信息 。本 文以某 高 找 校为 例实施数据挖掘项 目， 以预测适 合毕业生特点 的企 业类型 。由 用 于该校 每年有大量 的毕业 生信息 ， 同时服务器上也积 累了多年招聘信 息记录 ， 这为项 目的实施提供 了良好 的前提条件 。 ２１ ． 数据挖掘过程模 型 数据挖掘过程模型指导人们成功实施数据挖 掘项 目， 现常见的两种 数据挖掘过程模 型分别是 ９ 步模型（ ｉ — ｔ ｏｅ） Ｎ ｇ ｓ ｐ ｄ１以及跨行业数据挖 ｈ ｅｍ 掘标 准模型（ｒｓ—ｎ ｕｔ ｔｎ ａｄＰｏｅｓｏ ａａ ｎｎ ， ＩＰ Ｄ 。 Ｃ ｏｓＩｄ ｓｒ Ｓａ ｄｒ ｒｃ ｓ ｆｒ ｔ ｉｇ ＣＳ — Ｍ） ｙ Ｄ Ｍｉ 这两种过 程模型有各 自的特 点和适用领域 ， 本文以后者作 为数据挖掘 项目 选用模 型 ， 数据挖掘 项 目建模 软件 使用基于 Ｊｖ 环境 下开源的数 ａａ 据挖掘软件 Ｗｅａ ｋ。 ２２数据 的分析 与选择 ． 数据挖掘项 目实施所需要 的原 始数据来 自两个方面 ， 模数据来 建 自校 园网上 发布的历史招聘信 息 ， 测试模 型的数据来 自 招生 就业 处 的 毕业生登记表。 在数 据选 择 方面 ， 止 到 ２ １ 截 ０ １年底 ， 校 的招聘 记 录达 到 了近 该 １０ 余条 ， ００ 经过进一步的分析细化 ， 招聘信息大体可以分为 Ｉ 和 ＩＴ Ｔ Ｃ 行 业 ， 电类 ， 机 艺术类等 。鉴于该 校主要专业为 电子通信和计算机 ， 本文 将选 取与Ｉ 和Ｉ Ｔ Ｔ Ｃ 行业招聘 的相关信息进行数据挖掘建模。
数据挖掘技术在高校人力资源管理中应用研究
数据挖掘技术在高校人力资源管理中应用研究1. 引言1.1 背景介绍当前，高校面临着人才培养、招聘、员工绩效评估等方面的挑战和问题。
传统的人力资源管理方法往往存在信息获取不足、分析效率低下等问题，难以适应高校管理的需求。
而数据挖掘技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。
通过对高校人力资源管理中的各个环节进行数据挖掘分析，可以发现潜在的规律和模式，为高校管理者提供重要的决策参考。
探索数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，具有重要的理论和实践意义。
本文将针对此问题展开研究，探讨数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，旨在为高校管理提供新的思路和方法。
1.2 问题提出高校人力资源管理是高校管理的重要组成部分，对高校的整体发展起着至关重要的作用。
在传统的管理模式下，高校人力资源管理普遍存在着一些问题：人力资源信息不够及时、准确；人才选拔过程繁杂且不够科学；员工绩效评估缺乏客观性和公正性；人才培养策略缺乏针对性和科学性；人力资源策略制定缺乏数据支持等。
这些问题的存在导致了高校人力资源管理效率低下、成本高昂、管理决策不够科学等一系列负面影响。
1.3 研究意义高校人力资源管理是高校管理中的重要组成部分，对于高校的发展具有重要意义。
而数据挖掘技术的应用，则为高校人力资源管理提供了新的可能性和机遇。
本研究旨在探讨数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用，具体而言，通过对高校人力资源管理中的招聘、员工绩效评估、人才培养和人力资源策略制定等环节进行分析，探讨数据挖掘技术在这些方面的应用效果和优势。
研究意义主要表现在以下几个方面：随着高校规模不断扩大和管理需求不断增加，传统的人力资源管理方式已经无法满足高校的需求。
数据挖掘技术可以帮助高校更好地实现人力资源管理的智能化和个性化，提高管理效率和管理水平。
数据挖掘技术能够帮助高校更好地理解和分析员工的特点、需求和行为，从而更好地制定招聘政策和员工绩效评估标准，提高员工的满意度和忠诚度，促进高校组织的稳定和发展。
浅析高校学生管理系统中数据挖掘的研究与实现于澍
浅析高校学生管理系统中数据挖掘技术于澍随着国家教育、教学范围及其规模的逐渐增大，在整个教育体系中，学生本身更像市场经济体系中的消费团体，只有学校制度的多样化、多重化才能满足他们的要求。
各高校需给予学生充分的、更多的选择。
各高校的服务应以人为本、以学生为本，展现给学生更多的、优质的服务。
同时学生数量的逐渐增加、学生管理制度的不断完善以及教学任务的分配、科研管理、青年教师的培养等工作量也与日俱增。
这些都给学校的传统管理工作带来了很大的烦恼，学校传统管理模式将无法满足这些新的要求。
根据辽宁省教育评估体系的工作评估文件调查结果显示，截止至2009末，辽宁省内仍有30余所高校采用传统的管理模式，由此产生的纸质化办公的工作量非常之大，而且数据保存有一定的时间及年限，10年前或者20年前的数据材料有些已经无法查询或很难查询。
因此在这样的情况下，众多高校采用学分制管理的，并提出了学生管理系统的信息化及规范化。
但是只有学生信息管理系统还是远远不够的，因为在很多高校只有管理学生工作及教学工作的工作者才能应用，其他的与学生相关的管理部门如想通过学生管理信息系统查找学生相关数据都很难在本地的计算机上直接实现。
因此提出了学院数字化办公的建设目标。
就是以校园网络为基础，利用相关的技术及工具，实现从资源(如图表、讲义、课件、信息等)、到活动(包括教、学、管理、服务、办公等)、到环境(包括机房、教室等)的全部数字化，数据生存于整个网络之间，使学院各部门通过其网络使学生、专业、各系部及其学生信息、财务、招生、就业、资助、学籍等等管理成一条线，全部实现计算机管理。
针对以上问题，我们提出了数据挖掘的应用研究。
数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、但潜在有用的信息，数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。
它是一门交叉性学科，融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术。
计算机系论文题目
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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随着 现 代 信 息技 术 、通 信 技 术 和计 算 机 技 术 的 迅 速发展 ， 数据 库应 用 的广 度 、 度 和规 模 在不 断 扩大 。 深 在 学 生 管 理 信 息 系 统 中运 用 先 进 的数 据 挖 掘 技 术并 且 建 立 完善 的 学 生 管理 系 统 不 仅 可 以提 高 学 生 管 理水 平 ． 加
快学生管理的专业化建设 ． 还可以对高校管理决策提供
一
用需求 ． 这样 ． 选择一种合适 的开发模式应充分考虑不
断 增 加 的管 理 和服 务 需 求 网络 技 术 和数 据 库 管 理 系 统 的 融 合 领 域 已 成 为 理 论 研 究 和 实 际 应 用 的 主 要 方 向 高 校 就 业 管理 系统 完 全 可 以发 展 成 为 一 种 集 成 网 络 技 术 和数 据 库 技 术 的 Ｍ Ｓ 用 系 统 Ｉ应
０ 引
言
业 信 息 管 理 ． 签 协 议 登 记 管 理 ． 署 就业 协 议 登 记 管 拟 签 理 ， 业 生 信 息 的 增 加 、 除 和 修 改 管 理 。 业 或 班 级 毕 删 专 的增 加 、 除 和 修 改 管 理 ． 作 用 户 管 理 。 删 操 随 着 信 息 技 术 的 高速 发 展 ．对 信 息 技 术 的 使 用 也 提 出 了在 减 少 开 支 、提 高 管 理 和 服 务 水 平 等 方 面 的应
例如 ． 在大学毕业生 就业 信息模块 ． 以按 照所有 可
毕业生 、 已签 协 议 的 毕 业 生 、 签 协 议 的 毕 业 生 、 找 未 没 到 工作 的 毕 业 生 这些 条 件查 询 专 业 和 班 级 （ ） 计 功 能 ： 计 是 本 系 统 的基 本 功 能 之 一 ， ５统 统 大
些 指 导 和帮 助 基 于 以上 环境 ． 设计 与实 现 了 基 于 数
据 挖 掘技 术 的毕 业 生 就 业 管 理 系统
１ 就 业 管 理 系统 的 总体 设 计
毕 业 生 在 线 就 业 管 理 系 统 的研 究 主要 包 括 两 个 层 面． 即管 理 水 平 和 技 术 水 平 。在 管 理 水 平方 面 ， 系 统 本
在于合理分工 。 明确 责 任 并 充 分 管 理 ： 息 量 的 不 断 扩 信
大对信息管理 的准确性提 出了更 高的要求 ． 尤其在速 度和效率上 ：开放 的管理要求 不同部 门的工作人员能 应用先进 的网络技术互相联 系 ．进行 实时互 动来完成
各 自 的任 务 或 者 实 现 共 同 的 目的 本 系 统 以 管 理 需 求 和 任 务 为 中心 ．以实 现 比较 完 善 和 突 出 的 管 理 功 能 为 主 要 目标 因 此 ． 系 统 的 主要 功 能模 块 包 括 毕 业 生 就 本
确保大学 就业管理的质量 ．从而为高校提供一个 高度 数字化 、 规范化 和科学化 的就业管理信息和处理平 台
参 考 文 献
学毕业生就业信 息模块 涉及到此功能 ．我们可 以根据 班级 、 专业 、 、 周 每周 的就业趋 势图和 学院这 些信息 来
２ 功 能 实 现
２１ 功 能 模 块 示 意 图 ．
符合高校就业管理 的应用需求 特点 ： 在技术水平方面 ．
本 系 统采 用 了合 适 的软 件 开 发 模 式 和 进 程
信 息 的收 集 和 处 理 水 平 在 某 种 程 度 上 与 单 位 的整
体管理水平是直接相关 的 高校就业 管理工作的难度
现代计算机
２ １ ．１ ０ ２０
（ ） 据 库 管 理 ： 据 是 系 统 运作 的 核 心 。 为 了 保 ６数 数 证 数 据 的 安 全 性 ．本 系 统 在 服 务 器 端 具 有 自动 数 据 备 份 功 能 ．管理 员 可 以 在 工 作 时 间 和 非 工 作 时 间 内设 置 备 份 时 间 间 隔 或 者 在 客 户 端 进 行 手 工 备 份 。 手 工 备 份 是 指 当服 务 器数 据 被 损 坏 时 系 统 管 理 员 可 以使 用 新 的 备 份 数 据 手 工 恢 复服 务 器 数 据
４ 结
图 ３ 查 询 框 图
语
本 文 设 计 并 实 现 了 一 个 毕 业 生 在 线 就 业 管 理 系 统 本 系 统 可 以 自动 完 成 诸 多 重 复 和 复杂 的 工 作 并 由 计 算 机 进 行 有 序 管 理 ． 证 数 据 的一 致 性 、 确 性 和 实 保 准 时性 ， 以提供实 时 、 态 、 确 、 整的就 业信息 ， 可 动 准 完 以
ＮＥ 和 Ｓ ｅ ｅ ０５数 据 库 系 统环 境 实 现 。在 系统 的 安 全 性 方 面 ， Ｔ ＱＬＳｒ ｒ ０ ｖ ２ 对应 于每 一 个 模 块
的数 据 库 ， 充分 利 用 Ｗ ｉｄ ｗｓ系统 内嵌 的安 全 机 制 ， 证 系统 和 数 据 的 安 全 性 。 ｎｏ 保
关键 词 ：在 线 就 业 管 理 系统 ； 据 挖 掘 ； 据 结 构 ； ＱＬ 数 数 Ｓ
开 发 案 例
基 于数 据挖掘 的在线就业管理 系统的设计与 实现
江务 学
（ 莞 职 业 技 术 学 院 计 算 机 工 程 系 ．东 莞 ５ ３ ０ ） 东 ２８ ８
摘
要 ：设 计 并 实现 高 校 就 业 管 理 系统 ，本 面 的 需 求 ， 采 用 功 能 模 块 化 的 设 计 结 构 ，利 用 数 据 挖 掘 技 术 设 计 实 际 系统 中 的有 效数 据 结 构 ，基 于 ．
图 １ 毕 业 生 在 线 管 理 系 统 的 功 能模 块 图
收 稿 日期 ：０ １ ２ ０ ２ １ —１ —２
修 稿 日期 ：０ ２ ０ －１ ２１－ １ ５
作 者 简介 ： 江务 学 （ ９ ６ ） 男 ， 师 ， 士 ， 究 方 向 为教 育技 术 学和 分 布 式 系统 １７ 一 ， 讲 硕 研