【摘 要】
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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
【基金项目】
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秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201901B031)
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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
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