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J-GLOBAL ID：201902241385492579   整理番号：19A1509449

大データ背景における大学募集戦略予測【JST・京大機械翻訳】

The strategy of college enrollment predicted with big data

著者 (4件)： Yang Zhengli (三江学院机械与電气工程学院,江蘇南京,210012) ,  Shi Wen (三江学院机械与電气工程学院,江蘇南京,210012) ,  Chen Haixia (三江学院机械与電气工程学院,江蘇南京,210012) ,  Wang Zhangpeng (三江学院机械与電气工程学院,江蘇南京,210012)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 14  号： 2  ページ： 323-329  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 応期高中生の生源が絶えず下がり、高等学校の大学院の規模が絶えず拡大し、招生方式の多様化が絶えず発展し、各学校間の競争が日々激しくなる状況下で、海量による異性データを利用し、正確に生源の対象を定位し、前期の生涯の宣伝は各高等学校の学校に考慮する重要な問題である。クラウドコンピューティング技術と組み合わせて,並列化計算モデルMapReduceとメモリ並列化計算フレームワークSparkを用いて,大学の学生の歴史的データを分析し,並列化ランダムフォレスト予測大学の戦略モデルを採用して,モデル予測時間を短縮し,モデルの予測精度を改善した。モデルは大きいデータを処理する能力を強化した。実験結果は,並列化ランダムフォレストアルゴリズムが,異なったデータセットの多面性能において,一般的ディシジョンツリー予測法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様化 ,  モデル ,  異性体 ,  *予測 ,  計算モデル ,  記憶装置 ,  海洋 ,  ディシジョンツリー ,  予測技法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モデル予測 ,  ランダムフォレスト ,  MapReduce ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 心理学一般  (AE01000T) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  計算理論  (JB02000A) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 背景 ,  大学 ,  戦略 ,  予測