吴汉卿，吴缓缓，杨莹莹，纪 霞,2

(1.安徽大学 计算机科学与技术学院，安徽 合肥 230601;2.安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽 合肥 230039)

基于粗糙集的大学生学习与就业关系分析

吴汉卿1，吴缓缓1，杨莹莹1，纪 霞1,2

(1.安徽大学 计算机科学与技术学院，安徽 合肥 230601;2.安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽 合肥 230039)

随着社会经济的高速发展，人才需求的多元化，国内的教育事业进入了大众化的新时期，毕业生数量逐年增加，导致了高校毕业生就业形势越来越严峻，学生就业难已成为当前社会的热点问题。大学生在校学习成绩作为学生智力、学习态度等因素的直观结果，较为准确地反映了学生的整体水平，也与学生就业有着紧密的联系。为了帮助高校学生合理利用在校学习时间，有导向的进行学习，采集了已毕业计算机科学与技术专业学生在校学习成绩和就业信息数据，利用邻域粗糙集的基本理论，对预处理后的学生成绩就业信息表中的课程属性进行约简，并对得出的属性约简子集进行了详细分析，将学习与就业之间的比较准确的内在联系提供给在校学生，帮助学生找到心仪合适的工作。

邻域粗糙集；属性约简；学习成绩；就业情况

0 引 言

一直以来大学生学习与就业都是热点话题，尤其近年来高校扩招，毕业生数量大幅提升，导致就业压力逐年增加。而且，在就业过程中由于对就业准备不充分、缺乏有力的指导以及就业信息不完整，也使在校大学生错失了大量的就业机会。……