本文分析了既往的高校毕业生就业工作办法和目前的毕业生就业工作发展形势,提出通过构建专业就业分类模型,指导各专业采用不同工作方法的就业工作思路,并在具体研究中引入了数据挖掘技术中的聚类分析方法作为专业就业分类模型的构建工具。具体研究中,本文首先研究分析了聚类分析中层次分析算法及Kmeans算法,并在专业就业分类模型构建中加以应用,但受算法本身限制所得到的挖掘结果有较大的优化空间。继而本文将Kmeans算法与层次分析算法进行有机融合相互弥补不足,提出了新的融合算法。经过分析研究后,将融合算法应用到专业就业分类模型的构建中去,得到了聚类效果较好的分类结果,达到了构建模型所需要的要求。最后,本文在融合算法挖掘出的聚类结果上进行了知识分析,得到了易于接受及理解的知识表达。根据知识表达,本文简述了新的就业工作思路,用以促进我校的毕业生就业工作。本文通过具体数据介绍了融合层次分析算法和Kmeans算法的新算法,也为数据挖掘技术在实际应用中增添了一种新的算法。