Evaluation model of auxiliary employability of special population based on AHP-FUZZY algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to realize the quantitative management of the quality of higher education, this paper puts forward an evaluation model of auxiliary employability of special people under the concept of public employment service based on AHP-FUZZY algorithm.The phase space distribution structure model of special people's auxiliary employability under the concept of public employment service is constructed, the index parameter set of special people's auxiliary employability under the concept of public employment service is established, the fuzzy association rule distribution set is constructed by principal component analysis and fuzzy parameter estimation, and the association rule characteristic quantity of special people's auxiliary employability under the concept of public employment service is extracted.Advanced statistical analysis methods, such as principal component analysis, big data fusion analysis and fuzzy detection model, are adopted to classify the multi-dimensional attribute features of special people's auxiliary employability under the concept of public employment service, and the data is partitioned and scheduled in the fuzzy clustering center according to the differences of statistical feature parameters of employability analysis reports, and the feature decomposition model of special people's auxiliary employability under the concept of public employment service is constructed.The auxiliary employability of special people under the concept of public employment service is fused by blocks and the regional structural parameters are reorganized.The binary structural characteristics of auxiliary employability analysis of special people under the concept of public employment service are reconstructed in the subspace fusion database.According to the reconstruction results, fuzzy clustering is carried out under principal component analysis and fuzzy parameter estimation, and the optimal evaluation of auxiliary employability of special people under the concept of public employment service is realized.Based on SPSS statistical analysis software and Matlab simulation tool, the empirical simulation analysis of the evaluation shows that the characteristic clustering of the evaluation of the auxiliary employability of special population under the concept of public employment service is good, the reliability of the
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle