高发强

（江苏科技大学数理学院，江苏 镇江 212003）

0 引言

近年来，“大学生就业难”已经成为一个热门话题，大学生如何在就业形式严峻的情况下，高效找到工作越发困难。参加校园招聘是大学生签订工作的主要方式，如何从校园招聘的众多学子中脱颖而出，是每个大学生面临的难题。通过调查分析，文章用粗糙集理论和最小距离法相结合的方法，分析了校园招聘企业人才需求的影响因素，从而更加准确的指出了不同性质的企业在校园招聘中对毕业生的要求，对大学生如何准备就业具有重要的指导意义。

波兰数学家Z.Pawlak提出的粗糙集理论是一种处理不精确信息和含糊信息的新型数学方法，近年来成功应用于医疗诊断、图像处理、模式识别、知识获取、数据挖掘和决策支持等领域。经典粗糙集理论是通过论域U上的不可分辨二元关系（即等价关系）导出的等价类作为基本的知识颗粒，用一对上下近似集合来逼近数据库种的不精确概念。粗糙集的核心思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。

最小距离分类，是指求出未知类别向量到要识别各类别代表向量中心点的距离，将未知类别向量归属于距离最小一类的一种图像分类方法。 本文将粗糙集理论和最小距离法用于校园招聘企业人才需求规则，高校可借鉴此规则引导学生，避免大学生盲目择业；大学生也可参考此规则合理安排大学生活和做好就业准备。……