基于模糊决策树算法的高职生择业行为分析,本文是决策树算法类有关专升本毕业论文范文与决策树和高职生和择业方面本科论文范文.
决策树算法论文参考文献：
苏志军,周恺,孔晓璐
一、前言
现代社会大学生的择业行为越来越得到教育部门的重视,美国著名的职业指导专家约翰·霍兰德（John?Holland）认为人的人格类型、兴趣与职业之间存在很高的相关性,当个体所从事的职业和他的职业兴趣类型匹配时,个体的潜在能力可以得到最彻底的发挥,工作业绩也更加显著.基于模糊理论的决策树算法,合理地处理了不精确信息,可以从数据库中有效提取实用规则,帮助高职生清晰地了解自己的职业兴趣类型和在职业选择中的主观倾向,避免职业选择中的盲目行为.同时也为教育部门进行大学生择业行为分析研究,指导学生进行正确择业等方面提供一种思路.
二、模糊决策树算法
模糊决策树相比传统决策树更善于表示模糊的事物,更多地保持数据的分类特性.模糊决策树算法（fuzzy?decisiontree,?FDT）引入了模糊集理论,应用于训练与匹配过程,结合了决策树的可理解性和模糊集合的表示能力.代表性的模糊决策树生成算法是 Yuan 和 Shaw 提出的 Min-Ambiguity 算法,能够处理决策树的可理解性,并使决策树归纳算法的扩展能力增强,能很好地处理与人的思维有关的不确定性、模糊性[1] .
Min-Ambiguity 算法是一种典型的模糊决策树算法,它利用＂分类不确定性＂来判别扩展属性建立决策树,通过运用 α 和 β 两个参数来控制树的实际生成,使得生成的决策树在满足特定要求的条件下规模最小,这种方法以分类不确定性作为分裂属性选取的依据,更接近人的思维方式,具有高可理解性[2] .知识系统中不确定性可分为两种,模糊性和多义性.其中,模糊性是指不能用明确的界限划分类,即类与类之间有交叠部分；而多义性是指一对多的关系,即对于每个对象有可能分到几个类中[3] .而 Min-Ambiguity 算法针对实际中所存在的这种多义性而提出的一种选择扩展属性的启发式,它的目的是为了减少每一层节点中对例子分类的不可指定性.
三、应用模糊决策树分析高职生择业行为
高职生择业受到个人因素（兴趣、职业价值观、能力）家庭因素、社会因素等众多因素的影响.霍兰德职业兴趣量表认为：职业类型一般可以分为六种职业类型,分别是技能型（Realistic）、研究型（Investigative）、艺术型（Artistic）、经营型 （Enterprising） 、 社交型 （Social） 、 事务型 （Conventional） .考虑到高职生的职业特性,我们这里暂且认为高职生会从事技能型、事务型和社交型 3 种职业类型.技能型职业的特点是从事操作性工作, 动手能力强. 偏好于具体任务, 不善言辞,较为谦虚.缺乏社交能力,通常喜欢独立做事,性格踏实稳重、诚实可靠,具备工作所需的基本操作技能和职业兴趣.事务型的特点是尊重规章制度,按计划办事,细心、有条理,习惯接受他人的指挥和领导,喜欢关注实际和细节情况,缺乏创造性,不喜欢冒险和竞争,性格是有责任心、依赖性强、高效率、细致耐心.社交型特征是喜欢与人交往、愿意教导别人,渴望发挥自己的社会作用,寻求广泛的人际关系.性格特点是为人友好、热情、善解人意,喜欢要求与人打交道的工作, 能够不断结交新的朋友, 从事提供信息、 启迪、 帮助、培训、开发等相应能力.
影响择业的因子有很多,本文选取了家庭收入（family income）、人际关系（interpersonal?interaction）、职业兴趣 /创造力（creativity）和个人性格（character）.Min-Ambiguity算法的应用一般包含 4 个步骤：数据预处理,通过算法实现建立决策树,将模糊决策树转化成模糊规则,将模糊规则应用于分类.数据预处理是根据事务的模糊属性,将连续属性值离散化,按照隶属度法将精确输入量对各分类值的隶属度作模糊化处理.首先计算非叶子节点 S 上的第 j 类模糊类别的相对频率（见式（1））,并将得到的数据进行归一化处理（见式（2））,最终得到一组有关高职生择业行为的模糊数据集.
Min-Ambiguity 决策树算法每次选取具有最小平均分类不确定性的属性,作为分裂属性.在数据预处理时,应用显著水平对数据进行过滤,同时应用真实度参数来确定叶子节点,该决策树算法具体执行流程的伪代码如下所示：
Bulid_Min_Ambiguity(X,?S)
Input：
X:?模糊数据集 ;
S：根结点,从 S等于 开始；
Output：
S：决策树根结点 ;
Begin
令 n 为 X 中属性的个数 ;
for?k等于1?to?n
获得使 E（A
K ,S）取得最小值属性 A K ;
end?for
令 m K 为 A
K
的语义值个属于 ;
for?i等于1?to
if
返回 S;
end?if
创建新结点 S’;
ifS’的真实度 >?β?then?返回 S’;
else?Bulid_Min_Ambiguity(X,?S’);
nd?if
end?for
end
结合数据预处理的结果设置真实度 β等于0.8,显著水平α等于0.35,执行算法流程后可以生成如图 1 所示的决策树.
根据 Min-Ambiguity 算法生成的决策树模型图,很容易得到一组模糊规则.从实证研究中我们发现职业兴趣是职业选择中最重要的因素,可以帮助个体明确自己的主观性向,从而能得到最适宜的活动情境并给予最大的能力投入.我们也可以发现一些择业规律.比如一个出生在中等收入家庭的高职生人际关系方面平衡,如果他对职业的兴趣爱好非常强烈的话选择技能型的职业是比较合适的；而一个来自高收入家庭的学生如果他不擅长人际关系,那么他选择事务型的工作比较合适；如果一个高职生是人际交往是非常活跃的,那么无论他的家庭背景如何,职业创造性如何,选择社交型的职业更适合.
四、、结语
随着模糊理论越来越多的应用到复杂智能系统中,通过将该理论与决策树算法的融合,产生了模糊决策树算法.该类型算法的产生拓宽了算法的应用范围（从经典集扩展到了模糊集）,对数据挖掘的发展都有着深远的意义.通过择业分析,可以清晰地了解自己的职业兴趣类型和在职业选择中的主观倾向,从而在纷繁的职业机会中找寻到最适合自己的职业.尤其是对于缺乏职业经验的高职生,可以帮助做好职业选择和职业设计,成功地进行职业调整,从整体上认识和发展自己的职业能力.
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