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J-GLOBAL ID：202202228874750051   整理番号：22A0917720

ビッグデータ融合に基づく雇用の多評価モデル【JST・京大機械翻訳】

Multi-evaluation model of employment based on big data fusion

著者 (1件)： Fei Xiang (North Sichuan College of Preschool Teacher Education,Guangyuan,China,628017)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMTMA  ページ： 1085-1088  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 学生の雇用状況を客観的に評価するために,本論文は,大きいデータに基づくマルチ評価雇用評価モデルを提案した。第1に,大学生の雇用の包括的評価指数を構築する。次に,統計的特徴解析法を統計的情報サンプリングとパネルデータ統計のために用いて,評価データ相関ルールの特徴量を抽出した。最後に,制約変数として評価指数と関連パラメータの分布特性を取り入れて,雇用のマルチ評価モデルを,大きいデータ融合技術を用いて確立した。シミュレーション結果は,新しい雇用評価モデルが有効であり,高い評価精度を持つことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *雇用 ,  性能指数 ,  布特性 ,  大学生 ,  *データ融合 ,  相関ルール
準シソーラス用語： *評価モデル ,  パネルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ融合 ,  雇用 ,  評価モデル