基于大数据集成技术的高校毕业生就业率预测研究

摘要：

为了获得高精度的高校毕业生就业率预测结果,提出基于大数据集成技术的高校毕业生就业率预测方法.首先采集高校毕业生就业率的历史数据,并进行标准化处理,获得高校毕业生就业率预测的学习样本;然后采用大数据集成技术,即BP神经网络和支持向量机,分别对高校毕业生就业率进行建模与预测,并通过合理加权方式得到高校毕业生就业率预测结果;最后与单一BP神经网络和支持向量机进行高校毕业生就业率预测仿真对比实验.结果证明,所提方法的高校毕业生就业率预测精度分别高于BP神经网络和支持向量机10％和5％左右,降低了高校毕业生就业率预测误差,可以应用于实际的高校毕业生就业管理系统中,具有较高的应用价值.

关键词：高校毕业生、就业率、大数据、就业率建模、实例分析、仿真实验

所属期刊栏目：44

分类号：TN919-34;TP391

资助基金：秦皇岛市科学技术研究;发展计划项目

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：79-82