1、“.....教与学的过程在执行环节中存在的些问题，着重强调了过程的重要性。而实习环节也是整个过程中极为重要的个环节。机器学习辅助决策尽相同根据企业实际工程项目。因此，对实习单位的聚类操作需要动态的进行，以适应实际情况。经过综合对比分析和实验测试，我们选择文献提出的基于的改进算法来作为本系统的聚类算法。分类算法选择分类算法的研究工作也积累了大量的研究成果，可供选择的面也较为丰富。但本系统所需的分类方法有极强的特性，主要体现为企业类和实习生不具有同构性，即类企业的特征与名学生的特征没有直接的相似性，不能直接按聚合的类来对学生进行分类。因此，我们需要建立起实习单位实习生和就业信息数据进行挖掘，学习并构建出了具有实用性的专业学生实习单位推荐与评价系统。在通过聚类算法实现对实习单位准确聚类的基础上，利用数据挖掘方法得出实习生与实习单位直接的模糊关联规则......”。

2、“.....实现高效且有针对性的派遣决策。为适应实习单位和实习生的动态变化特点，系统给出综合模型来对实习效果进行评价，并以此作为反馈因子来指导前述关联规则的挖掘，使系統具备自适应特性。实际应用效果也进步验证了系统的合理性和可征。这样的聚类效果为后续模糊关联和推荐打下了较好的基础。在所有的名毕业生中，有人与非类单位有明确的就业意向，其实习派遣直接指定。实际参与推荐的实习生总共为名，所有的同学都很快的从推荐类中选取了自己认为合适的单位并顺利完成实习过程。目前共确定有效就业人数为人，占总毕业人数的，统计数据具有说服力。在应用本系统之前，实习派遣很难有针对性的开展，学生最后的就业也基本与实习单位没有关联。应用本系统后的届毕业生中，有人在实习单位就业，有人表示期望与实基于机器学习的推荐与评价方法论文原稿.所隐含的特征，导致容易偏离最优决策。这种情况下......”。

3、“.....退化为辅助决策来继续发挥作用。麻省理工学院的资深学者和在文献中提出了种绑定机器学习和决策的框架，并在航线规划和交通路径规划等实际应用领域开展了验证性研究工作，在定程度上证明了该方法的理论基础和实际可行性。文献利用贝叶斯网络对不确定性问题的表达与处理能力，设计了类算法选择分类算法的研究工作也积累了大量的研究成果，可供选择的面也较为丰富。但本系统所需的分类方法有极强的特性，主要体现为企业类和实习生不具有同构性，即类企业的特征与名学生的特征没有直接的相似性，不能直接按聚合的类来对学生进行分类。因此，我们需要建立起企业类到实习生之间的关联规则，以实现将位学生到类企业直接的关联推荐依据。任务转换为关联规则挖掘问题，该问题是数据挖掘中的个重要领域，而基于关联规则的分类方法通常包含两个基本步骤首先，利它包括统计建模优化处理算法设计和统计分析等......”。

4、“.....通过几十年的发展，尤其是随着计算机处理和存储能力的日益提高，机器学习目前已经成为个热点研究领域，并和各行各业紧密结合，成为门利器。决策论作为运筹学的个重要分支，为决策分析提供了坚实的理论基础。传统意义上的决策论往往需要预先给定个评价准则，随后在给定的信息集上通过数量方法来寻找或选取最优决策。当面临的数据维度较高，组成复杂的时候，常规的数量方法难以挖掘出高维数据中可以作为下阶段效果评价环节的反馈入口，提高准确率增强系统的适应性。效果评价模型单纯考虑具体的实习成绩评定等细节性环节，往往会导致效果评价环节流于形式，失去评价的作用。本系统将综合考虑实习生反馈企业反馈就业情况教师评价等多方面的因素，力争客观评价，且对实习效果的评价将作为影响因子反馈至系统的分类模型环节，用于评估调整隶属模型，更好的支撑模糊关联规则的挖掘过程，从而改进派遣环节的分类效果，提优决策......”。

5、“.....组成复杂的时候，常规的数量方法难以挖掘出高维数据中所隐含的特征，导致容易偏离最优决策。这种情况下，可以通过利用新的技术手段进行高维数据挖掘来改善效果也可以转变角色，退化为辅助决策来继续发挥作用。麻省理工学院的资深学者和在文献中提出了种绑定机器学习和决策的框架，并在航线规划和交通路径规划等实际应用领域开展了验证性研究工作，在定程度上证明了该方法派遣环节的针对性，最终促进和提高实习效果，实现实习生学校和实习单位方的和谐发展。的构成如表所示。在实际操作过程中，并不会向所有的实习单位都派遣实习生，尤其对于企业，单位来源的动态性也较强，即使是同单位，在不同时期所体现出的对实习生的特征也不尽相同根据企业实际工程项目。因此，对实习单位的聚类操作需要动态的进行，以适应实际情况。经过综合对比分析和实验测试，我们选择文献提出的基于的改进算法来作为本系统的聚类算法......”。

6、“.....强调了制度化作为基石的重要性文献也从促进学生就业的角度出发，探讨了加强实习基地建设，缓解就业压力和提高就业质量的必要性和紧迫性，并对研究小组所开展的探索工作进行了简洁的总结与反思文献分析了在信息化背景下，教与学的过程在执行环节中存在的些问题，着重强调了过程的重要性。而实习环节也是整个过程中极为重要的个环节。机器学习辅助决策分式的方法发展得到了较多的关注，研究成果也较为丰富。划分法的基本思想为给定个包含个元素的数据集，通过分裂的方法将其构造为个分组。为了保障算法快速收敛，般会要求同分组中的元素之间的距离满足个给定的阈值距离小则认为相似度高。在广招生源的同时，各培养单位也都意识到企业实习环节在类专业学生培养过程中的重要性，也开展了大量有针对性的研究工作。文献对工科类大学生的成长方式进行了探索与总结......”。

7、“.....并给出了相关的实施流程及可行性分析报告文献以促进学生就业为出发点，详尽的介绍了美国高校对于学生实习的有关价值观念的形成过程和与之相对应的政策制定与演进，实习过程的组织与效果测评等内容。基于机器学习的推荐与评价方法论文原稿。本系统的构建目标即为利用机器学习算法，以历史的实习与就业数据为样本，对相关实习单位按照多维特征值进行聚类操作，形成个类在实习派遣阶段，再利用分类算法，将每名算法从样本数据集中挖掘出所有的满足预先指定支持度和置信度的类关联规则接下来利用启发式算法从第步给出的类关联规则中挑选出恰当的规则，用于分类操作。采用在线学习的思想，文献提出了种如图所示的模糊关联规则挖掘方法。基于机器学习的推荐与评价方法论文原稿。分析图的数据，我们可以发现，系统将这家单位聚为个类，且绝大多数的类包含的单位数量都在至家，仅有个单选类......”。

8、“.....因而很难找到共性特派遣环节的针对性，最终促进和提高实习效果，实现实习生学校和实习单位方的和谐发展。的构成如表所示。在实际操作过程中，并不会向所有的实习单位都派遣实习生，尤其对于企业，单位来源的动态性也较强，即使是同单位，在不同时期所体现出的对实习生的特征也不尽相同根据企业实际工程项目。因此，对实习单位的聚类操作需要动态的进行，以适应实际情况。经过综合对比分析和实验测试，我们选择文献提出的基于的改进算法来作为本系统的聚类算法。分所隐含的特征，导致容易偏离最优决策。这种情况下，可以通过利用新的技术手段进行高维数据挖掘来改善效果也可以转变角色，退化为辅助决策来继续发挥作用。麻省理工学院的资深学者和在文献中提出了种绑定机器学习和决策的框架，并在航线规划和交通路径规划等实际应用领域开展了验证性研究工作......”。

9、“.....文献利用贝叶斯网络对不确定性问题的表达与处理能力，设计了献也从促进学生就业的角度出发，探讨了加强实习基地建设，缓解就业压力和提高就业质量的必要性和紧迫性，并对研究小组所开展的探索工作进行了简洁的总结与反思文献分析了在信息化背景下，教与学的过程在执行环节中存在的些问题，着重强调了过程的重要性。而实习环节也是整个过程中极为重要的个环节。机器学习辅助决策机器学习是指使用计算机通过模拟人类学习和获取信息的准则，以预测为目标的系列过程基于机器学习的推荐与评价方法论文原稿.力培养的影响，详细的论述了以就业为导向的工科类大学生培养应该尤其注重加强企业实习环节的管理，充分利用好这宝贵的社会资源，以培养出能满足社会需求的专业人才文献基于管理理论分析和论述了加强高校学生实习实训环节管理工作的必要性，并给出了相关的实施流程及可行性分析报告文献以促进学生就业为出发点......”。