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基于深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用研究

作者:2018-02-25 15:22:57阅读:文章来源:

 在毕业论文管理工作不断加强的情况下,注重管理模式的更新和合理选用,提高匹配算法的针对性,才能真正提高高校教务管理水平。因此,对深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用有比较全面的了解,才能为高校教务管理工作提供可靠参考依据。
  
  1 深度挖掘匹配算法的相关分析
  
  根据深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用情况进行全面分析来看,其主要包括如下两个方面:
  
  1.1 志愿自动匹配算法的相关分析
  
  对学生和课题的选择关系进行合理分析可知,两者的最优、最大匹配,最好是根据学生的实际情况量身定做,才能真正实现课题与学生的最完美匹配。因此,教师提出相关题目时,需要对学生的情况、特性和要求等进行全面分析,才能在学生对课题的特性、关联性等有一定了解的情况下,提高课题与学生的匹配概率,最终让学生选定最合适的课题。在实践过程中,志愿自动匹配算法的合理运用,需要根据毕业论文的管理流程,从教师出题开始。一般情况下,教师应该先提出大题让学生自由选择,在匹配学生确定好以后将大题分成几个小题,从而将每个小题分配给合适的学生。在这种情况下,教师设定的课题需要从修读课程达到的分数、难度、所属类别等多个方面确定,并从教务管理系统中获取学生的成绩和选题积分点等,才能根据分数线来判定学生是否符合相关选题。其中,选题的难度在简单、一般、难、很难和非常难几个等级,对应的成绩是及格、良好、优秀、极好。在实际进行选题时,学生可以根据自己的情况选择三个题目作为志愿,以在系统完成匹配后,自定将题目下发给学生。在实践过程中,初始化志愿显示的是学生的第一志愿,在经过while、if、else、break、continue等流程后,系统会将题目和学生进行适当分类,以确保题目与学生的匹配最合理、最科学。由此可见,志愿自动匹配算法是优先对具有课题相关能力的学生进行匹配的,在学生人数低于匹配数量的情况下,可继续为积分点高、能力稍差的学生进行匹配,对于确保课程成绩与积分点的完美结合有着极大影响。
  
  1.2 调剂学生算法的相关分析
  
  在经过上述算法进行匹配后,根据学生的实际情况进行深层挖掘,可以实现课题与剩余学生的完美调剂。因此,对上述阶段中匹配失败的学生志愿所选的教师、课题类别、难度等因素进行深度挖掘,并将搜索结果作为匹配课题的依据,才能在缩小搜索范围的情况下,找到与剩余学生最合适的课题。如果出现相近课题较多的情况,则需要有学生、工作人员共同协商,以确定最终和最适合学生的课堂。在实践应用中,调剂学生算法的运用需要对需要调剂的学生进行合理分析,并通过if、else、return、while、continue、else等多个流程,才能真正匹配出最适合学生的课题。
  
  2 深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的实际应用
  
  根据深度挖掘匹配算法的实际应用来看,在毕业论文管理中学生可以了解到最适合自己的课题信息,教师可以根据学生的积分点和成绩等确定课题,从而避免选择某一课题的学生过多或过少的情况出现,对于提高第一志愿自动匹配成功率有着极大作用。因此,在实际应用中,注重教师、课题类别、难度的合理设定,确保它们的排序科学,将课堂与学生的匹配关系看作是二分图,并且,每个学生可以选择的课题有三个,系统可以根据学生的实际情况进行自动匹配,最终深度挖掘与学生志愿匹配的课题。例如:志愿自动匹配和调剂学生的总数都为102人,通过深度挖掘匹配算法匹配成功的人数分别为72人和90人,成功率达到了70%、88%.在不使用任何算法进行匹配的情况下,两者的成功率是52%左右。由此可见,在毕业论文管理系统中,深度挖掘匹配算法在科学应用,可以为教务管理工作提供可靠参考依据,对于提高毕业论文管理工作人员的工作效率有着重要影响。
  
  3 结语
  
  综上所述,在深度挖掘匹配算法不断推广的情况下,其在毕业论文管理中的实际应用受到了很多教务管理工作人员的青睐。因此,充分发挥深度挖掘匹配算法的作用,提高深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用效果,才能更好的满足学生的选题需求。

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